Tri et classement
Le tri permet non seulement d’organiser les informations de manière logique, mais aussi de faire émerger des tendances, d’identifier rapidement des valeurs extrêmes ou de structurer des visualisations plus lisibles. Que ce soit pour classer des résultats, préparer un affichage ou optimiser un traitement ultérieur, maîtriser les mécanismes de tri est un prérequis indispensable.
Dans cette section, nous vous présenterons les différentes méthodes de tri disponibles avec pandas, ainsi que la gestion des cas spécifiques tels que les valeurs manquantes. Vous apprendrez à trier vos données selon une ou plusieurs colonnes, en ordre croissant ou décroissant, et à personnaliser vos tris pour répondre à des besoins particuliers.
Ce que vous allez apprendre dans cette section :
Trier les valeurs d’une colonne
Triez vos données en ordre croissant à partir d’une colonne pour mieux visualiser leur structure ou identifier les valeurs minimales.
Trier les valeurs par ordre décroissant
Inversez l’ordre de tri pour faire apparaître les plus grandes valeurs en tête. Idéal pour repérer les maximums ou prioriser certaines données.
Trier par plusieurs colonnes
Appliquez un tri hiérarchisé en combinant plusieurs colonnes. Très utile pour affiner les classements ou organiser des données complexes.
Gérer les valeurs manquantes lors du tri
Personnalisez le placement des valeurs manquantes (NaN) lors du tri, en les plaçant en début ou fin de liste selon vos besoins analytiques.
Trier un DataFrame en fonction de l’index
Triez votre DataFrame selon l’index, que ce soit une date, une étiquette ou une clé logique, pour retrouver un ordre naturel ou temporel.
Un bon tri, c’est un aperçu immédiat de l’essentiel.