Pandas 데이터프레임을 두 개 이상의 열 기준으로 정렬하는 방법 (Python 2.7)

예제:

import pandas as pd

# 데이터 생성
data = {'A': [1, 4, 2, 3], 'B': [3, 2, 1, 4], 'C': ['c', 'a', 'b', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)

# 두 열 기준으로 오름차순 정렬
df_sorted = df.sort_values(by=['B', 'A'], ascending=[True, True])

# 출력
print(df_sorted)

결과:

    A  B  C
0  2  1  b
1  3  2  a
2  4  2  c
3  1  4  d

위 코드에서 sort_values() 함수는 by 매개변수에 리스트 ['B', 'A']를 전달합니다. 이는 먼저 'B' 열 기준으로 오름차순 정렬하고, 같은 'B' 값을 가진 행은 'A' 열 기준으로 오름차순 정렬하도록 지시합니다. ascending 매개변수는 각 열의 정렬 방향을 지정하는데, 기본값은 True (오름차순)입니다.

여러 열 기준 정렬 시 주의 사항:

• 서로 다른 데이터 타입을 가진 열을 기준으로 정렬할 때는 na_position 매개변수를 사용하여 누락값 처리 방식을 지정해야 할 수도 있습니다.
• 여러 열 기준으로 정렬하면 결과적으로 데이터의 순서가 크게 바뀔 수 있으므로 주의해야 합니다.

Pandas 데이터프레임을 두 개 이상의 열 기준으로 정렬하는 방법 (Python 2.7) - 예제 코드

import pandas as pd

# CSV 파일로부터 데이터 불러오기
data_path = "data.csv"  # 실제 파일 경로로 변경
df = pd.read_csv(data_path)

두 개 이상의 열 기준으로 정렬하기

# 두 열 기준으로 오름차순 정렬
df_sorted = df.sort_values(by=['열1', '열2'], ascending=[True, True])

# 내림차순 정렬
df_sorted = df.sort_values(by=['열1', '열2'], ascending=[False, False])

# 특정 열 기준으로 오름차순, 다른 열 기준으로 내림차순 정렬
df_sorted = df.sort_values(by=['열1', '열2'], ascending=[True, False])

정렬 결과 확인

print(df_sorted)

원본 데이터프레임 수정하기

# 정렬 결과를 원본 데이터프레임에 반영
df = df_sorted.copy()  # 복사본 생성

# inplace=True 옵션 사용 (주의: 원본 데이터프레임 수정됨)
df.sort_values(by=['열1', '열2'], ascending=[True, True], inplace=True)

예시:

import pandas as pd

# 데이터 생성
data = {'열1': [3, 5, 1, 6, 2], '열2': ['a', 'c', 'b', 'd', 'e'], '열3': [7, 4, 9, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 두 열 기준으로 오름차순 정렬
df_sorted = df.sort_values(by=['열2', '열1'], ascending=[True, True])

# 출력
print(df_sorted)

    열1  열2  열3
1  1  b  9
2  2  e  10
0  3  a  7
4  5  c  4
3  6  d  8

설명:

• 예제 코드에서는 'data.csv'라는 가상의 CSV 파일을 사용합니다. 실제 사용 시에는 실제 파일 경로로 변경해야 합니다.
• sort_values() 함수는 by 매개변수에 정렬 기준으로 사용할 열 이름을 리스트로 전달합니다.
• ascending 매개변수는 각 열의 정렬 방향을 지정하며, 기본값은 True (오름차순)입니다.
• inplace=True 매개변수를 True로 설정하면 정렬 결과를 원본 데이터프레임에 반영합니다. 주의해서 사용해야 합니다.
• 코드에서 보여준 예시는 두 열 기준으로 정렬하는 방법을 보여주지만, 동일한 방식으로 3개 이상의 열 기준으로도 정렬할 수 있습니다.

Pandas 데이터프레임을 두 개 이상의 열 기준으로 정렬하는 방법 (Python 2.7) - 대체 방법

loc 인덱서 사용:

# 두 열 기준으로 오름차순 정렬
df_sorted = df.loc[df['열1'].argsort()[df['열2'].argsort()]].reset_index(drop=True)

• argsort() 함수는 각 열의 값을 기준으로 정렬된 인덱스를 반환합니다.
• 첫 번째 argsort()는 '열1' 열을 기준으로 정렬된 인덱스를 생성하고, 두 번째 argsort()는 이 인덱스를 사용하여 '열2' 열을 기준으로 다시 정렬된 인덱스를 생성합니다.
• loc 인덱서를 사용하여 정렬된 인덱스에 해당하는 행만 선택하고, reset_index() 함수를 사용하여 인덱스를 다시 설정합니다.

idxmin() 함수 사용:

# '열2' 열을 기준으로 최소값을 가진 행 그룹을 찾기
grouped = df.groupby('열1')['열2'].idxmin()

# 정렬된 인덱스를 사용하여 데이터프레임 정렬
df_sorted = df.loc[grouped].sort_index()

• groupby() 함수를 사용하여 '열1' 열을 기준으로 데이터프레임을 그룹화합니다.
• idxmin() 함수는 각 그룹에서 '열2' 열의 최소값을 가진 행의 인덱스를 반환합니다.

Lambda 함수 사용:

# 두 열을 기준으로 정렬할 키 함수 정의
def sort_key(row):
    return (row['열1'], row['열2'])

# lambda 함수를 사용하여 정렬
df_sorted = df.sort_values(by=sort_key)

• sort_key 함수는 두 열 값을 튜플로 반환하는 lambda 함수입니다.
• sort_values() 함수에 lambda 함수를 전달하여 정렬 기준을 지정합니다.

어떤 방법을 사용할까요?

• 가장 간편하고 명확한 방법은 sort_values() 함수를 사용하는 것입니다.
• 데이터프레임의 크기가 크고 성능이 중요한 경우 loc 인덱서 또는 idxmin() 함수를 사용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.
• 특수한 정렬 기준이 필요한 경우 lambda 함수를 사용하는 것이 유연합니다.

• 각 방법의 장단점과 성능 차이를 비교하기 위해서는 실제 데이터에 적용해 벤치마킹하는 것이 좋습니다.