Data Science Academy · บทเรียน

เรียงตามคอลัมน์เดียวหรือหลายคอลัมน์

จากน้อยไปมาก จากมากไปน้อย และค่าที่เท่ากัน

บทเรียน 1 จาก 413 ขั้นตอน

เรียงตามคอลัมน์เดียวหรือหลายคอลัมน์ เป็นบทเรียน Data Science Academy ฟรีบน CoddyKit นี่คือบทเรียนที่ 1 จากทั้งหมด 4 บทเรียน คุณสามารถอ่านบทเรียนทั้งหมดด้านล่างฟรี — จากนั้นลองปฏิบัติด้วยตัวคุณเองในเบราว์เซอร์พร้อมตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 บทเรียนนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียน Data Science Academy และความก้าวหน้าของคุณจะซิงค์ข้ามเว็บและแอป CoddyKit คอร์ส Data Science Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

การเรียงลำดับนำไปสู่ข้อค้นพบ

แถวข้อมูลดิบมักมาโดยไม่มีลำดับที่เป็นประโยชน์ การเรียงลำดับจะนำระเบียนที่น่าสนใจที่สุดขึ้นมาไว้ด้านบน ทำให้มองเห็นรูปแบบได้ทันที 🔎

sort_values คือเครื่องมือของคุณ

ใน pandas คุณจัดเรียงแถวใหม่ด้วย sort_values ระบุคอลัมน์ที่จะใช้เรียง แล้ว pandas จะส่งคืน DataFrame ที่จัดลำดับใหม่

df.sort_values("price")

เรียงจากน้อยไปมากเป็นค่าเริ่มต้น

ตามค่าเริ่มต้น sort_values จะเรียงจากน้อยไปมาก ดังนั้นตัวเลขจะเพิ่มขึ้น และข้อความจะเรียงตามตัวอักษรจาก A ถึง Z

สลับเป็นการเรียงจากมากไปน้อย

ตั้งค่า ascending=False เมื่อคุณต้องการให้ค่าที่มากที่สุดอยู่ก่อน เช่น สินค้าที่ขายดีที่สุดหรือคะแนนสูงสุด

df.sort_values("sales", ascending=False)

เรียงตามหลายคอลัมน์

ส่งรายการคอลัมน์เข้าไป แล้ว pandas จะเรียงตามคอลัมน์แรก จากนั้นใช้คอลัมน์ถัดไปจัดลำดับกรณีที่ค่าเท่ากัน ไล่ไปตามรายการ

df.sort_values(["region", "sales"])

ทิศทางการเรียงที่แตกต่างกัน

ส่งรายการให้กับ ascending เช่นกัน โดยกำหนดตัวเลือกหนึ่งค่าต่อคอลัมน์ วิธีนี้ทำให้คุณเรียงภูมิภาคจาก A ถึง Z ขณะที่ยอดขายเรียงจากมากไปน้อยได้

df.sort_values(["region", "sales"], ascending=[True, False])

สร้างกรอบใหม่ ไม่แก้ไขเดิม

ตามค่าเริ่มต้น sort_values จะคืนสำเนาที่เรียงแล้วและไม่แตะต้องข้อมูลเดิม ดังนั้นข้อมูลต้นฉบับของคุณจึงปลอดภัย

เรียงในตำแหน่งเดิมเมื่อคุณต้องการจริง ๆ

เพิ่ม inplace=True เพื่อเขียนทับ DataFrame เดิมแทนการคืนสำเนา ใช้ตัวเลือกนี้เฉพาะเมื่อคุณต้องการเช่นนั้นจริง ๆ

ระวังดัชนี

การเรียงลำดับจะคงป้ายกำกับของแต่ละแถวไว้กับข้อมูลของแถวนั้น ดังนั้นดัชนีจึงดูเหมือนสลับตำแหน่งหลังการเรียง นี่เป็นสิ่งที่คาดหมายได้ ไม่ใช่ข้อผิดพลาด

รีเซ็ตเพื่อให้ตัวเลขเป็นระเบียบ

ต้องการป้ายกำกับ 0,1,2 ที่เป็นระเบียบหลังการเรียงหรือไม่ ให้ใช้ reset_index ต่อด้วย drop=True เพื่อกำหนดหมายเลขแถวใหม่ตั้งแต่ต้น

df.sort_values("sales").reset_index(drop=True)

ค่า NaN ไปอยู่ที่ใด

ตามค่าเริ่มต้น ค่าที่หายไปจะไปอยู่ด้านล่าง ตั้งค่า na_position เป็น first หากคุณต้องการให้ค่าเหล่านั้นอยู่ด้านบน

ตรวจสอบด่วน

คุณต้องการให้ยอดขายสูงสุดอยู่ด้านบน จะเรียงอย่างไร

ทบทวน: การเรียงลำดับอย่างง่าย

ตอนนี้คุณเรียงข้อมูลด้วย sort_values สลับทิศทางด้วย ascending จัดการค่าที่เท่ากันด้วยรายการคอลัมน์ และจัดระเบียบป้ายกำกับด้วย reset_index ได้แล้ว ทำได้ดีมาก! 🎉

เริ่มต้นได้ฟรี

เรียนรู้ Python ด้วย AI tutor — ฟรี

เขียนและเรียกใช้โค้ดจริงในเบราว์เซอร์ของคุณ รับความช่วยเหลือทันทีจาก AI tutor 24/7 และเรียนรู้ต่อจากที่คุณหยุดบนเว็บหรือในแอป

คอร์ส
30
บทเรียน
120

คำถามที่พบบ่อย

บทเรียน “เรียงตามคอลัมน์เดียวหรือหลายคอลัมน์” ฟรีหรือไม่

ใช่ — ข้อความเต็มของ “เรียงตามคอลัมน์เดียวหรือหลายคอลัมน์” ฟรีให้อ่านที่นี่บนเว็บ เพื่อปฏิบัติแบบโต้ตอบ (ตัวแก้ไขโค้ดในตัวและติวเตอร์ AI ตลอด 24/7) และปลดล็อคส่วนที่เหลือของคอร์ส Data Science Academy ให้อัปเกรดเป็น CoddyKit PRO คอร์ส Data Science Academy มีบทเรียนทั้งหมด 4 บทเรียน

คุณจะเรียนรู้อะไรในบทเรียน “เรียงตามคอลัมน์เดียวหรือหลายคอลัมน์”

จากน้อยไปมาก จากมากไปน้อย และค่าที่เท่ากัน คุณปฏิบัติ Data Science Academy ด้วยโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่คุณเรียกใช้โดยตรงในเบราว์เซอร์ และติวเตอร์ AI ตลอด 24/7 ตอบคำถามของคุณขณะที่คุณไปผ่านบทเรียน

คุณต้องมีประสบการณ์ก่อนที่จะเริ่มเรียน Data Science Academy หรือไม่

ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์มาก่อน Data Science Academy บน CoddyKit ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เรียนขั้นสูง คุณสามารถเริ่มต้นที่นี่หรือเริ่มจากตัวแรกและเรียนด้วยความเร็วของคุณเอง นี่คือบทเรียนที่ 1 จากทั้งหมด 4 บทเรียน

บทเรียน “เรียงตามคอลัมน์เดียวหรือหลายคอลัมน์” ใช้เวลานานแค่ไหน

บทเรียน CoddyKit ส่วนใหญ่ใช้เวลาประมาณ 5–10 นาที แต่ละบทเรียนจึงสั้นและเป็นแบบโต้ตอบ คุณสามารถก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องและกลับมาเรียนต่อจากตรงที่เพิ่งหยุดบนเว็บและแอปได้เลย

ฉันเขียนและรันโค้ดในบทเรียน Data Science Academy นี้ได้ไหม

ได้ บทเรียน Data Science Academy ทุกบทมีตัวแก้ไขโค้ดในตัว คุณจึงเขียนและรันโค้ดจริงได้เลยในเบราว์เซอร์ และได้รับข้อเสนอแนะจาก AI ในทันที — ไม่ต้องติดตั้งในเครื่องของคุณ

บทเรียนทั้งหมดในหลักสูตรนี้

  1. เรียงตามคอลัมน์เดียวหรือหลายคอลัมน์
  2. สรุปข้อมูลด้วย groupby ครั้งแรก
  3. กราฟเส้นและกราฟแท่งใน matplotlib
  4. ป้ายชื่อ ชื่อกราฟ และคำอธิบายสัญลักษณ์
← กลับไปที่ Data Science Academy