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

1. pandas.DataFrame — документация pandas 2.2.0 — официальная документация по DataFrame в pandas.
2. pandas.DataFrame.iloc — документация pandas 2.2.0 — подробная информация о методе .iloc[] в документации pandas.
3. python – Как правильно перевернуть DataFrame в pandas? – Stack Overflow — обсуждение различных методов перестановки строк в DataFrame в рамках сообщества разработчиков.
4. 10 минут до pandas — документация pandas 2.2.0 — быстрый обзор основных возможностей pandas, предназначенный для новичков.
5. Использование pandas и Python для анализа набора данных – Real Python — полное руководство по pandas от Real Python, включая раздел о переворачивании строк в DataFrame.
6. YouTube — видеоурок по переворачиванию DataFrame в pandas.