Обратный порядок строк в pandas DataFrame: проблема и решение
Быстрый ответ
Для того чтобы быстро перевернуть DataFrame в pandas, можно воспользоваться срезом iloc
:
reversed_df = df.iloc[::-1].reset_index(drop=True)
Данный код позволяет изменить порядок строк на обратный и обновить индексы, возвращая их в последовательный порядок.
Процедура переворачивания: методы и подходы
У нас есть несколько способов изменения порядка строк:
Переворачивание с последующим сбросом индексов с помощью iloc
Сочетание [::-1]
и команды iloc
помогает перевернуть строки и сбросить индексы при указании drop=True
. Получается, что DataFrame как бы зеркально отражается.
Сохранение исходного порядка индексов с помощью loc
При использовании df.loc[::-1]
строки меняются местами, но исходный порядок индексов сохраняется.
Быстрый переворот при помощи среза
Самый простой вариант — df[::-1]
. Он одновременно переворачивает строки и индексы.
Итерация в обратном порядке с помощью цикла for
Для тех, кто неравнодушен к обходу строк в обратном порядке, будет полезен цикл for idx in reversed(df.index)
. В результате вы избежите ошибок, связанных с отсутствием ключа.
Сброс индексов после переворачивания
Если строки уже перевернуты, можно использовать df.reset_index(drop=True)
, чтобы начать нумерацию индексов заново.
Сортировка в обратном порядке
Применяйте df.sort_index(ascending=False)
, чтобы отсортировать строки в обратном порядке. Это и изменение порядка данных, и новый способ их представления.
Применение утилиты DRY для частого использования функции
Если вызов функции переворачивания DataFrame — ваша рутинная операция, создайте вспомогательную функцию, например, reset_my_index(df)
. Она существенно облегчит манипуляции с индексами.
Не все методы одинаково эффективны: познакомьтесь с самыми действенными подходами
При работе с большими объемами данных выбор метода для изменения порядка строк играет решающую роль. Рассмотрим наиболее эффективные подходы:
Стараемся избегать iterrows
Метод iterrows()
— далеко не самый быстрый способ для переворачивания DataFrame, поэтому лучше его не использовать.
Пятая колонка, а не пятая строка
В pandas выражение df[5]
указывает не на пятую строку, а на пятую колонку. Будьте внимательны и избегайте KeyError
.
Великодушие в срезах
За счет внутренней оптимизации в pandas операция среза df[::-1]
выполняется очень быстро.
Простота — лучший помощник
Сложные методы переворачивания DataFrame, как правило, не требуются. Делайте упор на простоте — это важно как для непосредственного кода, так и для его интуитивного понимания.
Отчетливость при использовании reindex
Если вам по душе ясность и четкость, то идеально подойдет data.reindex(index=data.index[::-1])
. Но помните о компактности вашего кода.
Визуализация
Ниже приведена иллюстрация, чтобы нагляднее представить процесс переворачивания DataFrame:
| 🧱 DataFrame (оригинал) | | 🔄 DataFrame (перевернутый) |
| ------------------------ | ---> | --------------------------- |
| Строка 1: Первая запись | | Строка N: Последняя запись |
| Строка 2: Вторая запись | | Строка N-1: Предпоследняя |
| ... | | ... |
| Строка N: Последняя запись | | Строка 1: Первая запись |
Процесс можно наглядно проиллюстрировать на примере поезда данных 🚂:
До: 🚂[🔟🚃🔟🚃9️⃣🚃8️⃣]
После: 🚂[1️⃣🚃2️⃣🚃3️⃣]
Как видим, всего одна команда, и поезд движется в противоположном направлении, представляя данные с конца.
Глубже в детали: нестандартные ситуации и специальные решения
Бывают ситуации, когда переворачивание данных встречает трудности. Приведем несколько нестандартных случаев и наилучших практик для продвинутых пользователей:
Индексы не представляют собой целые числа
Тип индекса — будь то строки или даты — не влияет на переворачивание. Однако важно учитывать тип индекса при выполнении последующих операций.
Встреча с NaN
При переворачивании NaN
значения сохраняют свое положение относительно индексов. Это важно учесть, особенно при работе с предсказательными моделями и стратегиями обработки пропусков.
Полезные материалы
- pandas.DataFrame — документация pandas 2.2.0 — официальная документация по DataFrame в pandas.
- pandas.DataFrame.iloc — документация pandas 2.2.0 — подробная информация о методе
.iloc[]
в документации pandas. - python – Как правильно перевернуть DataFrame в pandas? – Stack Overflow — обсуждение различных методов перестановки строк в DataFrame в рамках сообщества разработчиков.
- 10 минут до pandas — документация pandas 2.2.0 — быстрый обзор основных возможностей pandas, предназначенный для новичков.
- Использование pandas и Python для анализа набора данных – Real Python — полное руководство по pandas от Real Python, включая раздел о переворачивании строк в DataFrame.
- YouTube — видеоурок по переворачиванию DataFrame в pandas.