Trier un DataFrame en fonction de l’index (sort_index())

Fonctions :

• sort_index()

  La méthode sort_index() permet de trier un DataFrame selon l'index. Par défaut, le tri s’effectue en ordre croissant, mais vous pouvez aussi spécifier un ordre décroissant ou d’autres critères. Cette fonction est utile lorsque vous souhaitez réorganiser les données selon l'ordre de l'index ou si l'index ne suit pas un ordre spécifique.

  Importation :

  import pandas as pd

  Attributs :

  Paramètre	Description
  axis	Spécifie l'axe sur lequel trier : 0 pour les lignes (par défaut), 1 pour les colonnes.
  ascending	Booléen ou liste de booléens pour définir l'ordre de tri. Par défaut, True (croissant). Si False, l'ordre sera décroissant.
  inplace	Booléen qui permet de modifier le DataFrame en place. Si True, le DataFrame est modifié sans création d’une nouvelle copie. Par défaut, False.
  level	Permet de spécifier un niveau d'index (utile si l'index est multi-niveau).

  Exemple de code :

  import pandas as pd
  
  # Exemple de DataFrame avec un index personnalisé
  data = {
      'nom': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve'],
      'âge': [24, 30, 35, 30, 24],
      'score': [88, 92, 75, 85, 95]
  }
  index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
  df = pd.DataFrame(data, index=index)
  
  # Trier par index en ordre croissant (par défaut)
  df_trie_asc = df.sort_index(ascending=True)
  print("DataFrame trié par index (ordre croissant) :")
  print(df_trie_asc)
  
  # Trier par index en ordre décroissant
  df_trie_desc = df.sort_index(ascending=False)
  print("\nDataFrame trié par index (ordre décroissant) :")
  print(df_trie_desc)
  
  # Trier en place par index en ordre croissant
  df.sort_index(ascending=True, inplace=True)
  print("\nDataFrame trié par index (en place, ordre croissant) :")
  print(df)

  Explication du code :

  
   	
  DataFrame : Un DataFrame est créé avec des données fictives comprenant les colonnes nom, âge, et score, et un index personnalisé ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'].
   	
  Tri par index avec sort_index() :
  
   	
  Le premier exemple trie les lignes du DataFrame par l'index en ordre croissant (par défaut, ascending=True).
   	
  Le deuxième exemple trie le DataFrame par l'index en ordre décroissant en utilisant ascending=False.
   	
  Le troisième exemple trie en place, ce qui modifie directement le DataFrame original.
  
  
  
  Remarque :
  
   	
  Utilisation avec un index multi-niveau : Si votre DataFrame possède un index multi-niveau (c'est-à-dire plusieurs niveaux d'index), vous pouvez utiliser l'argument level pour trier spécifiquement selon l'un des niveaux d'index.
   	
  Inplace : L'argument inplace=True permet de modifier le DataFrame directement sans avoir besoin de créer une nouvelle copie. Cela peut être utile si vous souhaitez économiser de la mémoire ou éviter de créer une variable supplémentaire.