13_Pandas - DataFrame

Pandas - DataFrame

 

 

sort_values 메서드

선택한 행을 정렬해주는 것이다

기본으로는 오름차순으로 정렬된다

• NaN은 기본으로 제일 밑에 놓인다

• by = "" : 정렬을 할 행의 이름을 넣는다
• ascending : 오름차순 또는 내림차순을 결정한다

 

• na_position : NaN 이 어느 위치에 출력이 될지 정해준다
  • Salary 행을 보면 NaN이 모두 위쪽에 위치한 것을 볼 수 있다
  • default는 제일 아래에 위치하는 것이다

---

 

 

 

복수의 행 정렬시키기

• nba.sort_values(by = ["Team", "Name"], ascending = [True, False])
  • by 에 정렬할 행을 순서대로 넣고, ascending에 오름차순 또는 내림차순인지 지정한다
    • ascending은 꼭 안 해도 된다. 기본이 True 다
  • "Team"을 먼저 오름차순으로 정렬을 하고, "Name"을 내림차순으로 정렬을 한다

---

 

 

sort_index()

인덱스를 정렬해주는 것이다

숫자 같은 경우 기본으로는 오름차순으로 정렬을 해준다

• 문자가 있으면 알파벳 별로 오름차순으로 정렬해준다

• 인덱스를 보면 sort_values() 때문에, 뒤죽박죽 정렬이 되어 있는 것을 볼 수 있다

 

• sort_index() 를 통해서 인덱스 별로 오름차순으로 정렬을 시켰다
• 여기서 sort_index(ascending=False) 를 하면 내림차순으로 정렬이 된다

---

 

 

 

rank()

순위를 맥여주는 메서드다

• rank(), 순위를 맥이기 전에는 NaN이 없는 것이 더 확실하다
• 그래서 "Salary" 행에, .fillna(0)를 통해 빈 칸은 모두 0으로 만든다
• 그리고 astype("int")를 통해, "Salary" 행에 모든 데이터의 타입을 숫자로 만든다

 

 

• nba["Salary rank"] = nba["Salary"].rank(ascending = False).astype("int")
  • .rank(ascending = False) 를 하면, "Salary" 행에 있는 숫자들의 순위를 맥여준다
    • ascending = False 로 해서 내림차순으로 순위를 맥여준다
  • .astype("int")를 하는 이유는, 순위를 모두 Float로 출력해준다
    • 보기 쉽게 int 로 변환해서 출력해준다

 

• nba.sort_values(by = "Salary", ascending=False)
  • 순위가 제대로 맥여졌는지, 확인하는 것이다
  • "Salary rank" 행을 보면, 순위가 제대로 맥여진 것을 알 수 있다