[Pandas 기초]8.Pandas DataFrame의 sort, rank함수

안녕하세요. PSYda입니다.

이번 포스팅에서는 Pandas DataFrame의 sort(정렬), rank(순위)에 대해 알아보겠습니다.

소개할 내용은 아래와 같습니다.

• DataFrame의 정렬 함수(sort_values, sort_index)
• DataFrame의 순위 측정 함수(rank)

실습에 사용한 데이터는 fifa19에 등장하는 축구선수들의 능력치 데이터 입니다.
아래에서 다운 받을 수 있습니다.

Ch6_1_fifaStats.csv

다운로드

7. DataFrame의 sort, rank 함수

• sort 함수 : 데이터를 정렬하는 함수(sort_values, sort_index)
• rank 함수 : 데이터의 순위를 매기는 함수

7.1 DataFrame의 sort

DataFrame에서는 sort를 index 및 column 기준으로 sort를 할 수 있다.

• sort_values(axis = 0) : 열방향 정렬(default)
• sort_values(axis = 1) : 행방향 정렬
• sort_index(axis = 0) : 인덱스명 정렬(defualt)
• sort_index(axis = 1) : 컬럼명 정렬

정렬은 ascending 옵션을 통해 오름차순과 내림차순 정렬이 가능하다.

• ascending = True : 오름차순 정렬, 영어의 경우 a 부터
• ascending = False : 내림차순 정렬, 영어의 경우 z부터

7.1.1 sort_values() : 열방향 또는 행방향 데이터 정렬

sort_values 함수 옵션

• ascending = True : True 이면 오름차순, False이면 내림차순 정렬
• inplace = False : True 이면 정렬한 값을 DataFrame에 바로 반영
• by : 정렬할 기준 변수 지정
• na_position = last : NaN값 위치 지정, last이면 마지막, first이면 처음
• axis = 0 : 0이면 열방향 정렬, 1이면 행방향 정렬

pandas library import

import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np

players = pd.read_csv('data/Ch6_1_fifaStats.csv', index_col = 'Name')
players.head()

	ShortPassing	Dribbling	LongPassing	BallControl
Name
L. Messi	90.0	97.0	87.0	96.0
Cristiano Ronaldo	81.0	88.0	77.0	94.0
Neymar Jr	84.0	96.0	78.0	95.0
De Gea	50.0	18.0	51.0	42.0
K. De Bruyne	92.0	86.0	91.0	91.0

7.1.1.1 by 옵션

DataFrame에서 정렬할 변수를 지정 할 수 있다.(Serise의 경우 한 컬럼이므로 by옵션 설정 필요 없음)

• axis = 0 이면 컬럼명을 정렬 기준 변수로 지정(default)
• axis = 1 이면 인덱스명을 정렬 기준 변수로 지정

ShortPassing 능력치 컬럼 기준 오름차순 정렬

players.sort_values(by = 'ShortPassing', axis = 0).head()

	ShortPassing	Dribbling	LongPassing	BallControl
Name
Deng Xiaofei	7.0	6.0	12.0	11.0
Zhang Chong	7.0	16.0	9.0	22.0
Cheng Yuelei	8.0	13.0	10.0	18.0
A. Donnarumma	11.0	19.0	11.0	23.0
Gabri Prestão	11.0	18.0	12.0	20.0

7.1.1.2 ascending 옵션

• True(Default) : 오른차순 정렬
• False : 내림차순 정렬,

ShortPassing 컬럼 기준 내림차순 정렬

players.sort_values(ascending = False,by = 'ShortPassing').head()

	ShortPassing	Dribbling	LongPassing	BallControl
Name
David Silva	93.0	89.0	87.0	94.0
L. Modrić	93.0	90.0	88.0	93.0
T. Kroos	92.0	81.0	93.0	90.0
K. De Bruyne	92.0	86.0	91.0	91.0
C. Eriksen	91.0	84.0	88.0	91.0

7.1.1.3 na_position 옵션

• 'last'(Defualt) : 결측값(NaN)을 뒤로 정렬
• 'first' : 결측값(NaN)을 앞으로 정렬

ShortPassing 컬럼 기준 내림차순 정렬하면서 NaN을 처음에 배치

players.sort_values(ascending = False,by = 'ShortPassing', na_position='first').head()

	ShortPassing	Dribbling	LongPassing	BallControl
Name
J. McNulty	NaN	NaN	NaN	NaN
J. Barrera	NaN	NaN	NaN	NaN
J. Stead	NaN	NaN	NaN	NaN
A. Semprini	NaN	NaN	NaN	NaN
R. Bingham	NaN	NaN	NaN	NaN

7.1.1.4 inplace 옵션

• False(Default) : 정렬된 내용을 단순 출력만함
• True : 정렬된 내용을 DataFrame에 저장

players DataFrame에 정렬된 데이터를 저장

players.sort_values(ascending = False,by = 'ShortPassing', inplace = True)
players.head()

	ShortPassing	Dribbling	LongPassing	BallControl
Name
David Silva	93.0	89.0	87.0	94.0
L. Modrić	93.0	90.0	88.0	93.0
T. Kroos	92.0	81.0	93.0	90.0
K. De Bruyne	92.0	86.0	91.0	91.0
C. Eriksen	91.0	84.0	88.0	91.0

7.1.1.5 axis 옵션

• axis = 0 : 열방향으로 정렬(위에서 아래로)
• axis = 1 : 행방향으로 정렬(좌에서 우로)

Index 명의 David Silva 기준으로 행방향 정렬

players.sort_values(axis = 1, by = 'David Silva').head()

	LongPassing	Dribbling	ShortPassing	BallControl
Name
David Silva	87.0	89.0	93.0	94.0
L. Modrić	88.0	90.0	93.0	93.0
T. Kroos	93.0	81.0	92.0	90.0
K. De Bruyne	91.0	86.0	92.0	91.0
C. Eriksen	88.0	84.0	91.0	91.0

7.1.2 sort_index() : 인덱스명 정렬

sort_index 함수의 옵션(sort_values 와 옵션이 거의 동일)

• axis = 0(Default) : index명을 정렬
• axis = 1 : 컬럼명을 정렬

A 부터 오름차순 정렬

players.sort_index().head()

	ShortPassing	Dribbling	LongPassing	BallControl
Name
A. Abang	52.0	56.0	28.0	59.0
A. Abdellaoui	53.0	39.0	45.0	47.0
A. Abdennour	58.0	48.0	62.0	51.0
A. Abdi	74.0	70.0	72.0	74.0
A. Abdu Jaber	49.0	61.0	40.0	59.0

내림차순 정렬

players.sort_index(ascending = False).head()

	ShortPassing	Dribbling	LongPassing	BallControl
Name
Óscar Whalley	32.0	16.0	30.0	18.0
Óscar Valentín	68.0	58.0	63.0	68.0
Óscar Plano	68.0	72.0	65.0	73.0
Óscar Pinchi	65.0	69.0	63.0	70.0
Óscar Gil	37.0	57.0	34.0	50.0

컬럼명 정렬

players.sort_index(axis = 1).head()

	BallControl	Dribbling	LongPassing	ShortPassing
Name
David Silva	94.0	89.0	87.0	93.0
L. Modrić	93.0	90.0	88.0	93.0
T. Kroos	90.0	81.0	93.0	92.0
K. De Bruyne	91.0	86.0	91.0	92.0
C. Eriksen	91.0	84.0	88.0	91.0

7.2 DataFrame의 rank

rank 함수 (데이터의 순위를 측정) 옵션

• ascending : False 이면 숫자가 큰 것이 순위가 높음(rank 값이 작음)
• axis : 0이면 열방향, 1이면 행방향으로 순위 측정
• method : 동점인 경우 순위 측정에 사용할 방법(평균, 최소값, 최대값 등)
• pct : True 이면 상위 몇% 인지 보여줌

7.2.1 ascending 옵션

• True(Default) : 데이터 수치가 클 수록 rank값이 커짐(순위가 낮아짐)
• False : 데이터 수치가 작을 수록 rank값이 작아짐(순위가 높아짐)

컬럼별로 순위 측정(데이터 수치가 클수록 rank가 높음)

players.rank().head()

	ShortPassing	Dribbling	LongPassing	BallControl
Name
David Silva	18158.5	18131.5	18145.0	18155.0
L. Modrić	18158.5	18141.5	18150.5	18152.5
T. Kroos	18156.5	17790.5	18159.0	18137.5
K. De Bruyne	18156.5	18061.0	18158.0	18145.0
C. Eriksen	18155.0	17982.5	18150.5	18145.0

players.rank(ascending = False).head()

	ShortPassing	Dribbling	LongPassing	BallControl
Name
David Silva	1.5	28.5	15.0	5.0
L. Modrić	1.5	18.5	9.5	7.5
T. Kroos	3.5	369.5	1.0	22.5
K. De Bruyne	3.5	99.0	2.0	15.0
C. Eriksen	5.0	177.5	9.5	15.0

7.2.2 axis 옵션

• axis = 0(Defualt) : 열방향으로 순위 측정
• axis = 1 : 행방향으로 순위 측정

행방향으루 순위 측정(David Silva의 경우 BallControl 컬럼의 순위가 가장 높음)

players.rank(ascending = False, axis = 1).head()

	ShortPassing	Dribbling	LongPassing	BallControl
Name
David Silva	2.0	3.0	4.0	1.0
L. Modrić	1.5	3.0	4.0	1.5
T. Kroos	2.0	4.0	1.0	3.0
K. De Bruyne	1.0	4.0	2.5	2.5
C. Eriksen	1.5	4.0	3.0	1.5

7.2.3 method 옵션

데이터 수치가 동점일 경우 순위 측정 방법

• average(Default) : 평균으로 순위 측정( Ex. 1위가 2명인경우 1.5 )
• first : 동점없이 정렬된 순서대로 순위 측정( Ex. 1위가 3명인 경위 위에서부터 1,2,3 )
• max : 동점인 데이터들 중 순위가 낮은 값 선정( Ex. 1위가 3명인 경우 3 )
• min : 동점인 데이터들 중 순위가 높은 값 선정( Ex. 1위가 3명인 경우 1등, 4번째 데이터의 경우 4등 )
• dense : min과 비슷하지만 동점 다음 데이터 순위 측정에서 차이가 있음( Ex. 1위가 3명인 경우 1등, 4번째 데이터의 경우 2등 )

순위가 동점이면 평균값 측정(David Silva와 L.Modric이 공동 1등이므로 1.5값 부여)

players.rank(ascending = False, method = 'average').head()

	ShortPassing	Dribbling	LongPassing	BallControl
Name
David Silva	1.5	28.5	15.0	5.0
L. Modrić	1.5	18.5	9.5	7.5
T. Kroos	3.5	369.5	1.0	22.5
K. De Bruyne	3.5	99.0	2.0	15.0
C. Eriksen	5.0	177.5	9.5	15.0

players.rank(ascending = False, method = 'first').head()

	ShortPassing	Dribbling	LongPassing	BallControl
Name
David Silva	1.0	25.0	11.0	4.0
L. Modrić	2.0	13.0	9.0	7.0
T. Kroos	3.0	332.0	1.0	18.0
K. De Bruyne	4.0	80.0	2.0	13.0
C. Eriksen	5.0	153.0	10.0	14.0

players.rank(ascending = False, method = 'max').head()

	ShortPassing	Dribbling	LongPassing	BallControl
Name
David Silva	2.0	32.0	19.0	6.0
L. Modrić	2.0	24.0	10.0	8.0
T. Kroos	4.0	407.0	1.0	27.0
K. De Bruyne	4.0	118.0	2.0	17.0
C. Eriksen	5.0	202.0	10.0	17.0

players.rank(ascending = False, method = 'min').head()

	ShortPassing	Dribbling	LongPassing	BallControl
Name
David Silva	1.0	25.0	11.0	4.0
L. Modrić	1.0	13.0	9.0	7.0
T. Kroos	3.0	332.0	1.0	18.0
K. De Bruyne	3.0	80.0	2.0	13.0
C. Eriksen	5.0	153.0	9.0	13.0

players.rank(ascending = False, method = 'dense').head()

	ShortPassing	Dribbling	LongPassing	BallControl
Name
David Silva	1.0	9.0	6.0	3.0
L. Modrić	1.0	8.0	5.0	4.0
T. Kroos	2.0	17.0	1.0	7.0
K. De Bruyne	2.0	12.0	2.0	6.0
C. Eriksen	3.0	14.0	5.0	6.0

7.2.4 pct 옵션

• False(Default) : rank를 순위(숫자)로 매김
• True : 순위의 퍼센테이지값으로 매김(ex. 4명 중 1등인 경우 0.25, 4등은 1.0)

players 데이터 확인

players.head()

	ShortPassing	Dribbling	LongPassing	BallControl
Name
David Silva	93.0	89.0	87.0	94.0
L. Modrić	93.0	90.0	88.0	93.0
T. Kroos	92.0	81.0	93.0	90.0
K. De Bruyne	92.0	86.0	91.0	91.0
C. Eriksen	91.0	84.0	88.0	91.0

행방향으로 퍼센테이지 순위 측정(David Silva의 경우 BallControl이 1등이므로 0.25)

players.rank(ascending = False, axis = 1, pct = True).head()

	ShortPassing	Dribbling	LongPassing	BallControl
Name
David Silva	0.500	0.75	1.000	0.250
L. Modrić	0.375	0.75	1.000	0.375
T. Kroos	0.500	1.00	0.250	0.750
K. De Bruyne	0.250	1.00	0.625	0.625
C. Eriksen	0.375	1.00	0.750	0.375

위의 Jupyter notebook 내용은 여기 Github에서도 확인 할 수 있습니다.

감사합니다.