ডেটাফ্রেমের রো গুলি কলামের মান অনুযায়ী শর্ট করার জন্য ব্যবহার করা হয়।
import pandas as pd
# পান্ডাস ডেটা ফ্রেম তৈরি
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35, 40],
'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 'Age' কলামের মানের উপরে ডেটাফ্রেম সাজানো
sorted_df = df.sort_values(by='Age')
sorted_df
Python
মাল্টিপল কলাম শর্ট sort করি
import pandas as pd
# পান্ডাস ডেটা ফ্রেম তৈরি
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'David'],
'Age': [25, 30, 22, 28],
'Salary': [50000, 60000, 45000, 55000]}
df = pd.DataFrame(data)
# কলাম 'Age' এবং 'Salary' উপরে ভিত্তি করে সাজানো
sorted_df = df.sort_values(['Age', 'Salary'], ascending=[True, False])
PythonOutput
Name Age Salary
1 Alice 30 60000
2 Bob 22 45000
3 David 28 55000
0 John 25 50000
Pythonউপরের উদাহরণে, আমরা sort_values()
ফাংশনটি ব্যবহার করেছি যাতে ডেটাফ্রেমটি কলাম ‘Age’ এবং ‘Salary’ উপরে ভিত্তি করে সাজাতে পারি। sort_values()
ফাংশনের প্রথম প্যারামিটার হিসাবে আমরা সাজানোর জন্য কলামগুলির তালিকা [‘Age’, ‘Salary’] পাস করেছি। দ্বিতীয় প্যারামিটার হিসাবে, আমরা ascending
প্যারামিটারে সত্য (True) এব
none ভ্যালু সর্ট করে দেখানো :
ডিফল্ট ভাবে none ভ্যালু শেষে শো করে আমরা শুরুতে শো করতে পারি।
import pandas as pd
# Create a DataFrame with a column containing None values
data = {'Name': ['John', 'Peter', 'David', 'Alice', 'Bob'],
'Age': [25, None, 28, 22, 35],
'Salary': [50000, 60000, 55000, 45000, 70000]}
df = pd.DataFrame(data)
sorted_df = df.sort_values('Age', na_position='first')
Python