1. Home
  2. Docs
  3. pandas
  4. sort_values()

sort_values()

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])
Python

Output


Name	Age	Salary
1	Alice	30	60000
2	Bob	22	45000
3	David	28	55000
0	John	25	50000
Python

উপরের 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

How can we help?