[Pandas] 데이터 정렬(sort_values, sort_index)

🔉 빅데이터 분석을 편리하게 해주는 파이썬 라이브러리인 Pandas에 대해 공부해보자!

https://pandas.pydata.org/

pandas - Python Data Analysis Library

📝목차

1. sort_values()
2. sort_index()

 

먼저 사용할 데이터 선언

import pandas as pd

# list를 이용해서 데이터 프레임 만들기

name_list = ["안유진","가을","레이","장원영","리즈","이서"]
korean_list = [90,85,70,87,85,85]
english_list = [95,85,87,94,74,84]
df = pd.DataFrame({"name": name_list,"korean": korean_list, "english": english_list})
df

output:

 

1. sort_values()

☑️특정 열 정렬

• df['열 이름'].sort_values()

df['english'].sort_values() # 영어 점수를 오름차순으로 정렬

output:

 

📌  값을 내림차순으로 정렬하고 싶다면 ascending옵션을 False로 설정하면 된다 (기본 값은 true, 오름차순)

df['english'].sort_values(ascending=False) # 영어 점수를 내림차순으로 정렬

output:

 

☑️ 특정 열을 기준으로 데이터 프레임 정렬

• df.sort_values(by='열 이름')

df.sort_values(by='english') # 영어 점수를 오름차순으로 정렬

output:

 

df.sort_values(by='english',ascending=False) # 영어 점수를 내림차순으로 정렬

output:

 

☑️ 두가지 이상의 기준으로 데이터 프레임 정렬

• by와 ascending 옵션에 리스트 형식으로 넣어준다.

📌 korean 점수는 오름차순으로 정렬한 후, english 점수는 내림차순으로 정렬하세요.

df.sort_values(by=['korean','english'],ascending=[True,False])  # 국어 점수 오름차순 정렬 후 영어 점수 내림차순 정렬

output:

---

📃 위와 같이하면 기존 데이터 프레임은 바뀌지 않는다. 만약 기존 데이터 프레임을 바꾸려면 다음과 같이 하면 된다!

📌 inplace = True 옵션

df.sort_values(by=['korean','english'],ascending=[True,False],inplace=True)  # 국어 점수 오름차순 정렬 후 영어 점수 내림차순 정렬

📌 변수에 대입

df = df.sort_values(by=['korean','english'],ascending=[True,False])  # 국어 점수 오름차순 정렬 후 영어 점수 내림차순 정렬

 

📃 인덱스 번호 재설정

다음과 같이 정렬 후 인덱스 번호가 섞여 있을 때 

 

📌 reset_index() 을 이용해 인덱스 번호를 바꿔준다.

df.reset_index()  # 인덱스 번호 reset

output:

기존 인덱스 번호를 없애고 싶을 때는 drop=True 옵션을 사용한다.

df.reset_index(drop=True)  # 인덱스 번호 reset

output:

---

2. sort_index()

- 인덱스 번호로 정렬해준다. sort_values와 달리 인덱스 번호라는 기준이 있기 때문에 by옵션을 사용할 수 없다.

df.sort_index() # 오름차순 정렬

output:

df.sort_index(ascending=False) # 내림차순 정렬

output: