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 :
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Trier les valeurs d’une colonne
Apprenez à trier les données d’une colonne spécifique en ordre croissant, une opération de base mais puissante pour organiser vos informations de manière lisible et cohérente. -
Trier les valeurs par ordre décroissant
Découvrez comment inverser l’ordre de tri pour afficher les valeurs les plus élevées en premier. Cette méthode est idéale pour mettre en évidence les éléments les plus importants, tels que les plus grandes valeurs ou les meilleurs résultats. -
Trier par plusieurs colonnes
Explorez la possibilité de trier les données en fonction de plusieurs critères successifs. Cette technique vous permet de structurer les informations de manière hiérarchique, ce qui est particulièrement utile pour les données complexes ou les classements multi-critères. -
Gérer les valeurs manquantes lors du tri
Apprenez à gérer les valeurs manquantes durant le tri, en choisissant de les placer soit au début, soit à la fin du classement, en fonction de l’objectif de votre analyse. -
Trier un DataFrame en fonction de l’index
Maîtrisez l’art du tri selon l’index du DataFrame. Que ce soit pour un tri temporel, alphabétique ou basé sur d’autres critères, cette méthode vous permet de remettre en ordre vos données selon des besoins spécifiques.
💡 Un bon tri, c’est un aperçu immédiat de l’essentiel.
Sous-sections du Chapitre
- Trier les valeurs d’une colonne (sort_values(by=’colonne’))
- Trier les valeurs par ordre décroissant (sort_values(by=’colonne’, ascending=False))
- Trier par plusieurs colonnes (sort_values(by=[‘colonne1’, ‘colonne2’]))
- Gérer les valeurs manquantes lors du tri (sort_values(na_position=’first’/’last’))
- Trier un DataFrame en fonction de l’index (sort_index())