Словари в python (dict)

Odd and Ends

• For locale aware sorting, use locale.strxfrm() for a key function or locale.strcoll() for a comparison function.

• The reverse parameter still maintains sort stability (i.e. records with equal keys retain the original order). Interestingly, that effect can be simulated without the parameter by using the builtin reversed function twice:

  >>> data =
  >>> assert sorted(data, reverse=True) == list(reversed(sorted(reversed(data))))

• To create a standard sort order for a class, just add the appropriate rich comparison methods:

  >>> Student.__eq__ = lambda self, other: self.age == other.age
  >>> Student.__ne__ = lambda self, other: self.age != other.age
  >>> Student.__lt__ = lambda self, other: self.age >> Student.__le__ = lambda self, other: self.age >> Student.__gt__ = lambda self, other: self.age > other.age
  >>> Student.__ge__ = lambda self, other: self.age >= other.age
  >>> sorted(student_objects)

  For general purpose comparisons, the recommended approach is to define all six rich comparison operators. The functools.total_ordering class decorator makes this easy to implement.

• Key functions need not access data internal to objects being sorted. A key function can also access external resources. For instance, if the student grades are stored in a dictionary, they can be used to sort a separate list of student names:

  >>> students =
  >>> newgrades = {‘john’: ‘F’, ‘jane’:’A’, ‘dave’: ‘C’}
  >>> sorted(students, key=newgrades.__getitem__)

Сравнение скоростей сортировок

Для сравнения сгенерируем массив из 5000 чисел от 0 до 1000. Затем определим время, необходимое для завершения каждого алгоритма. Повторим каждый метод 10 раз, чтобы можно было более точно установить, насколько каждый из них производителен.

Пузырьковая сортировка — самый медленный из всех алгоритмов. Возможно, он будет полезен как введение в тему алгоритмов сортировки, но не подходит для практического использования.Быстрая сортировка хорошо оправдывает своё название, почти в два раза быстрее, чем сортировка слиянием, и не требуется дополнительное место для результирующего массива.Сортировка вставками выполняет меньше сравнений, чем сортировка выборкой и в реальности должна быть производительнее, но в данном эксперименте она выполняется немного медленней. Сортировка вставками делает гораздо больше обменов элементами. Если эти обмены занимают намного больше времени, чем сравнение самих элементов, то такой результат вполне закономерен.

Вы познакомились с шестью различными алгоритмами сортировок и их реализациями на Python. Масштаб сравнения и количество перестановок, которые выполняет алгоритм вместе со средой выполнения кода, будут определяющими факторами в производительности. В реальных приложениях Python рекомендуется использовать встроенные функции сортировки, поскольку они реализованы именно для удобства разработчика.

Лучше понять эти алгоритмы вам поможет их визуализация.

Перевод статьи «Sorting Algorithms in Python»

Поиск в массиве

• Используем цикл while:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

import random # подключение библиотеки
from random import randint 
n=10; x=5
mas = randint(1,10) for i in range(n) # инициализируем массив
 
i = 
while i < n and masi != x: # если элемент не равен
      i += 1
if i < n:
      print ( "mas=", x, sep = "" )
else:
      print ( "Не нашли!" )

Используем цикл for:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

import random
from random import randint 
n=10;x=5
mas = randint(1,10) for i in range(n)
 
for i in range (n):
     if masi == x:
             nomer = i
             break
if nomer >= :
     print ( "mas=", x, sep = "" )
else:
     print ( "Не нашли!" )

В данном случае в переменной nomer сохраняется номер элемента массива с найденным значением.

Поэтому рассмотрим второй способ поиска, более простой:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

import random
from random import randint 
n=10;x=5
mas = randint(1,10) for i in range(n)
 
nomer = -1
for i in range (n):
     if masi == x:
             print ( "mas=", x, sep = "" )
             break
 
else:
     print ( "Не нашли!" )

Задание Python 7_1:
Дан массив. Необходимо подтвердить, что в массиве есть числа, кратные трем.

Задание Python 7_2:
Заполните массив случайными числами в диапазоне 0..4 и выведите на экран номера всех элементов, равных значению X (оно вводится с клавиатуры).

Основы сортировки

Для сортировки по возрастанию достаточно вызвать функцию сортировки Python , которая вернёт новый отсортированный список:

Также можно использовать метод списков , который изменяет исходный список (и возвращает во избежание путаницы). Обычно это не так удобно, как использование , но если вам не нужен исходный список, то так будет немного эффективнее:

Прим.перев. В Python вернуть и не вернуть ничего — одно и то же.

Ещё одно отличие заключается в том, что метод определён только для списков, в то время как работает со всеми итерируемыми объектами:

Прим.перев. При итерировании по словарю Python возвращает его ключи. Если вам нужны их значения или пары «ключ-значение», используйте методы и соответственно.

Рассмотрим основные функции сортировки Python.

2

Python sort list of custom complex objects — bags of coins

We have a custom object, a namedtuple, which has a specific way to sort it.

Note: According to the Python documentation, the and
use only the magic method when doing sorting. So we
need to implement only this method. However, the PEP8 recommends to implement all six operations
( , , , , ,
) for safety and code completeness.

The decorator from the module helps to reduce
the boilerplate. The requires the and one of the
remaining methods to be implemented.

sort_coins.py

#!/usr/bin/env python3

from typing import NamedTuple
from functools import total_ordering

# a gold coin equals to two silver and six bronze coins


class Coin(NamedTuple):

    rank: str


@total_ordering
class Pouch:

    def __init__(self):
        self.bag = []

    def add(self, coin):

        self.bag.append(coin)

    def __eq__(self, other):

        val1, val2 = self.__evaluate(other)

        if val1 == val2:
            return True
        else:
            return False        

    def __lt__(self, other):

        val1, val2 = self.__evaluate(other)

        if val1 < val2:
            return True
        else:
            return False

    def __str__(self):

        return f'Pouch with: {self.bag}'

    def __evaluate(self, other):

        val1 = 0
        val2 = 0

        for coin in self.bag:

            if coin.rank == 'g':
                val1 += 6

            if coin.rank == 's':
                val1 += 3

            if coin.rank == 'b':
                val1 += 1

        for coin in other.bag:

            if coin.rank == 'g':
                val2 += 6

            if coin.rank == 's':
                val2 += 3

            if coin.rank == 'b':
                val2 += 1

        return val1, val2


def create_pouches():

    p1 = Pouch()

    p1.add(Coin('g'))
    p1.add(Coin('b'))
    p1.add(Coin('s'))

    p2 = Pouch()

    p2.add(Coin('g'))
    p2.add(Coin('s'))

    p3 = Pouch()

    p3.add(Coin('b'))
    p3.add(Coin('s'))
    p3.add(Coin('s'))

    p4 = Pouch()

    p4.add(Coin('b'))
    p4.add(Coin('s'))

    p5 = Pouch()

    p5.add(Coin('g'))
    p5.add(Coin('s'))
    p5.add(Coin('s'))
    p5.add(Coin('b'))
    p5.add(Coin('b'))
    p5.add(Coin('b'))

    p6 = Pouch()

    p6.add(Coin('b'))
    p6.add(Coin('b'))    
    p6.add(Coin('b'))    
    p6.add(Coin('b'))    
    p6.add(Coin('b'))   

    p7 = Pouch()
    p7.add(Coin('g'))

    p8 = Pouch()
    p8.add(Coin('g'))
    p8.add(Coin('g'))
    p8.add(Coin('s'))

    bag = 

    return bag


bag = create_pouches()
bag.sort()

for e in bag:
    print(e)

In the example, we sort pouches of coins. There are three types
of coins: gold, silver, and bronze. One gold coin equals to two silver
and six bronze coins. (Therefore, one silver coin equals to three bronze coins.)

class Coin(NamedTuple):

    rank: str

Our custom object is a namedtuple, which has one attribute: .

@total_ordering
class Pouch:

    def __init__(self):
        self.bag = []

    def add(self, coin):

        self.bag.append(coin)
...

The has an internal list for storing its coins.
In the class, we have two comparison methods: and .
The decorator supplies the rest.

def __lt__(self, other):

    val1, val2 = self.__evaluate(other)

    if val1 < val2:
        return True
    else:
        return False

The method is used by the Python sorting functions
to compare two objects. We have to compute the value of all coins in
two pouches and compare them.

def __str__(self):

    return f'Pouch with: {self.bag}'

The gives the human-readable representation
of the object.

def __evaluate(self, other):

    val1 = 0
    val2 = 0

    for coin in self.bag:

        if coin.rank == 'g':
            val1 += 6

        if coin.rank == 's':
            val1 += 3

        if coin.rank == 'b':
            val1 += 1

    for coin in other.bag:

        if coin.rank == 'g':
            val2 += 6

        if coin.rank == 's':
            val2 += 3

        if coin.rank == 'b':
            val2 += 1

    return val1, val2

The method calculates the values of
the two pouches. It returns both values to the
for comparison.

def create_pouches():

    p1 = Pouch()

    p1.add(Coin('g'))
    p1.add(Coin('b'))
    p1.add(Coin('s'))

    p2 = Pouch()

    p2.add(Coin('g'))
    p2.add(Coin('s'))
...

In the function we create eight pouches
with various amounts of coins.

bag.sort()

for e in bag:
    print(e)

We sort the bag of pouches and then print the elements of the
sorted bag.

$ ./coins.py 
Pouch with: 
Pouch with: 
Pouch with: 
Pouch with: 
Pouch with: 
Pouch with: 
Pouch with: 
Pouch with: 

This is the output. The pouch with two gold coins and one silver coin is the most
valuable.

In this tutorial, we have covered sorting operations on lists in Python.

List .

Сортировка столбцов фрейма данных ↑

Кроме того, можно использовать метки столбцов DataFrame для сортировки значений в строках. Использование с необязательным параметром , установленной на 1, отсортирует DataFrame по меткам столбцов. Алгоритм сортировки применяется к меткам осей, а не к фактическим данным. Это может быть полезно для визуального осмотра DataFrame.

Работа с осью DataFrame   

Когда вы используете без явных аргументов, в качестве аргумента по умолчанию используется . Ось DataFrame относится либо к индексу (), либо к столбцам (). Вы можете использовать обе оси для индексации и выбора данных в DataFrame, а также для сортировки данных.

Использование меток столбцов для сортировки   

Вы также можете использовать метки столбцов DataFrame в качестве ключа сортировки для . Установка в 1 сортирует столбцы вашего DataFrame на основе меток столбцов:

>>> df.sort_index(axis=1)
    city08  cylinders fuelType  ...  mpgData            trany  year
0       19          4  Regular  ...        Y     Manual 5-spd  1985
1        9         12  Regular  ...        N     Manual 5-spd  1985
2       23          4  Regular  ...        Y     Manual 5-spd  1985
3       10          8  Regular  ...        N  Automatic 3-spd  1985
4       17          4  Premium  ...        N     Manual 5-spd  1993
..     ...        ...      ...  ...      ...              ...   ...
95      17          6  Regular  ...        Y  Automatic 3-spd  1993
96      17          6  Regular  ...        N  Automatic 4-spd  1993
97      15          6  Regular  ...        N  Automatic 4-spd  1993
98      15          6  Regular  ...        N     Manual 5-spd  1993
99       9          8  Premium  ...        N  Automatic 4-spd  1993

Столбцы вашего DataFrame сортируются слева направо в возрастающем алфавитном порядке. Если вы хотите отсортировать столбцы в порядке убывания, вы можете использовать :

>>> df.sort_index(axis=1, ascending=False)
    year            trany mpgData  ... fuelType cylinders  city08
0   1985     Manual 5-spd       Y  ...  Regular         4      19
1   1985     Manual 5-spd       N  ...  Regular        12       9
2   1985     Manual 5-spd       Y  ...  Regular         4      23
3   1985  Automatic 3-spd       N  ...  Regular         8      10
4   1993     Manual 5-spd       N  ...  Premium         4      17
..   ...              ...     ...  ...      ...       ...     ...
95  1993  Automatic 3-spd       Y  ...  Regular         6      17
96  1993  Automatic 4-spd       N  ...  Regular         6      17
97  1993  Automatic 4-spd       N  ...  Regular         6      15
98  1993     Manual 5-spd       N  ...  Regular         6      15
99  1993  Automatic 4-spd       N  ...  Premium         8       9

Используя в , вы отсортировали столбцы вашего DataFrame как по возрастанию, так и по убыванию. Это может быть более полезно в других наборах данных, например, в тех, в которых метки столбцов соответствуют месяцам в году. В этом случае имеет смысл расположить данные по месяцам в порядке возрастания или убывания.

Методы списков

Давайте теперь
предположим, что у нас имеется список из чисел:

a = 1, -54, 3, 23, 43, -45, 

и мы хотим в
конец этого списка добавить значение. Это можно сделать с помощью метода:

a.append(100)

И обратите
внимание: метод append ничего не возвращает, то есть, он меняет
сам список благодаря тому, что он относится к изменяемому типу данных. Поэтому
писать здесь конструкцию типа

a = a.append(100)

категорически не
следует, так мы только потеряем весь наш список! И этим методы списков
отличаются от методов строк, когда мы записывали:

string="Hello"
string = string.upper()

Здесь метод upper возвращает
измененную строку, поэтому все работает как и ожидается. А метод append ничего не
возвращает, и присваивать значение None переменной a не имеет
смысла, тем более, что все работает и так:

a = 1, -54, 3, 23, 43, -45, 
a.append(100)

Причем, мы в методе
append можем записать
не только число, но и другой тип данных, например, строку:

a.append("hello")

тогда в конец
списка будет добавлен этот элемент. Или, булевое  значение:

a.append(True)

Или еще один
список:

a.append(1,2,3)

И так далее. Главное,
чтобы было указано одно конкретное значение. Вот так работать не будет:

a.append(1,2)

Если нам нужно
вставить элемент в произвольную позицию, то используется метод

a.insert(3, -1000)

Здесь мы
указываем индекс вставляемого элемента и далее значение самого элемента.

Следующий метод remove удаляет элемент
по значению:

a.remove(True)
a.remove('hello')

Он находит
первый подходящий элемент и удаляет его, остальные не трогает. Если же
указывается несуществующий элемент:

a.remove('hello2')

то возникает
ошибка. Еще один метод для удаления

a.pop()

выполняет
удаление последнего элемента и при этом, возвращает его значение. В самом
списке последний элемент пропадает. То есть, с помощью этого метода можно
сохранять удаленный элемент в какой-либо переменной:

end = a.pop()

Также в этом
методе можно указывать индекс удаляемого элемента, например:

a.pop(3)

Если нам нужно
очистить весь список – удалить все элементы, то можно воспользоваться методом:

a.clear()

Получим пустой
список. Следующий метод

a = 1, -54, 3, 23, 43, -45, 
c = a.copy()

возвращает копию
списка. Это эквивалентно конструкции:

c = list(a)

В этом можно
убедиться так:

c1 = 1

и список c будет отличаться
от списка a.

Следующий метод count позволяет найти
число элементов с указанным значением:

c.count(1)
c.count(-45)

Если же нам
нужен индекс определенного значения, то для этого используется метод index:

c.index(-45)
c.index(1)

возвратит 0,
т.к. берется индекс только первого найденного элемента. Но, мы здесь можем
указать стартовое значение для поиска:

c.index(1, 1)

Здесь поиск
будет начинаться с индекса 1, то есть, со второго элемента. Или, так:

c.index(23, 1, 5)

Ищем число 23 с
1-го индекса и по 5-й не включая его. Если элемент не находится

c.index(23, 1, 3)

то метод
приводит к ошибке. Чтобы этого избежать в своих программах, можно вначале
проверить: существует ли такой элемент в нашем срезе:

23 in c1:3

и при значении True далее уже
определять индекс этого элемента.

Следующий метод

c.reverse()

меняет порядок
следования элементов на обратный.

Последний метод,
который мы рассмотрим, это

c.sort()

выполняет
сортировку элементов списка по возрастанию. Для сортировки по убыванию, следует
этот метод записать так:

c.sort(reverse=True)

Причем, этот
метод работает и со строками:

lst = "Москва", "Санкт-Петербург", "Тверь", "Казань"
lst.sort()

Здесь
используется лексикографическое сравнение, о котором мы говорили, когда
рассматривали строки.

Это все основные
методы списков и чтобы вам было проще ориентироваться, приведу следующую
таблицу:

The Old Way Using Decorate-Sort-Undecorate

This idiom is called Decorate-Sort-Undecorate after its three steps:

• First, the initial list is decorated with new values that control the sort order.
• Second, the decorated list is sorted.
• Finally, the decorations are removed, creating a list that contains only the initial values in the new order.

For example, to sort the student data by grade using the DSU approach:

>>> decorated = 
>>> decorated.sort()
>>>                # undecorate

This idiom works because tuples are compared lexicographically; the first items are compared; if they are the same then the second items are compared, and so on.

It is not strictly necessary in all cases to include the index i in the decorated list. Including it gives two benefits:

• The sort is stable — if two items have the same key, their order will be preserved in the sorted list.

• The original items do not have to be comparable because the ordering of the decorated tuples will be determined by at most the first two items. So for example the original list could contain complex numbers which cannot be sorted directly.

Another name for this idiom is Schwartzian transform, after Randal L. Schwartz, who popularized it among Perl programmers.

For large lists and lists where the comparison information is expensive to calculate, and Python versions before 2.4, DSU is likely to be the fastest way to sort the list. For 2.4 and later, key functions provide the same functionality.

Ordering Values With .sort()

The very similarly named differs quite a bit from the built-in. They accomplish more or less the same thing, but the documentation for highlights two of the most critical differences between and :

>>>

First, sort is a method of the class and can only be used with lists. It is not a built-in with an iterable passed to it.

Second, returns and modifies the values in place. Let’s take a look at the impacts of both of these differences in code:

>>>

There are some pretty dramatic differences in how operates compared to in this code example:

1. There is no ordered output of , so the assignment to a new variable only passes a type.
2. The list has been changed in place, and the original order is not maintained in any way.

These differences in behavior make and absolutely not interchangeable in code, and they can produce wildly unexpected outcomes if one is used in the wrong way.

has the same and optional keyword arguments that produce the same robust functionality as . Here, you can sort a list of phrases by the second letter of the third word and return the list in reverse:

>>>

In this sample, a is used to do the following:

Python sort list by multiple sort criteria

The following example sorts a list of students by two sorting
criteria.

multiple_sort.py

#!/usr/bin/env python3

from typing import NamedTuple
from operator import attrgetter


def multi_sort(data, specs):

    for key, reverse in reversed(specs):
        data.sort(key=attrgetter(key), reverse=reverse)
    return data


class Student(NamedTuple):
    id: int
    name: str
    grade: str
    age: int


s1 = Student(1, 'Patrick', 'A', 21)
s2 = Student(2, 'Lucia', 'B', 19)
s3 = Student(3, 'Robert', 'C', 19)
s4 = Student(4, 'Monika', 'A', 22)
s5 = Student(5, 'Thomas', 'D', 20)
s6 = Student(6, 'Petra', 'B', 18)
s6 = Student(7, 'Sofia', 'A', 18)
s7 = Student(8, 'Harold', 'E', 22)
s8 = Student(9, 'Arnold', 'B', 23)

students = 

multi_sort(students, (('grade', False), ('age', True)))

for student in students:
    print(student)

First, the students are sorted by grades in ascending order, then
they are sorted by age in descending order.

def multi_sort(data, specs):

    for key, reverse in reversed(specs):
        data.sort(key=attrgetter(key), reverse=reverse)
    return data

The method applies all the sorting specs
on the list.

$ ./multi_sort.py 
Student(id=4, name='Monika', grade='A', age=22)
Student(id=1, name='Patrick', grade='A', age=21)
Student(id=7, name='Sofia', grade='A', age=18)
Student(id=9, name='Arnold', grade='B', age=23)
Student(id=2, name='Lucia', grade='B', age=19)
Student(id=3, name='Robert', grade='C', age=19)
Student(id=5, name='Thomas', grade='D', age=20)
Student(id=8, name='Harold', grade='E', age=22)

This is the output.

Нарезка списка

В Python вы можете разрезать список, используя следующую форму:

• Первый аргумент указывает индекс, с которого начинается извлечение. Когда используется отрицательный индекс, он указывает смещение от конца списка. Если этот аргумент опущен, нарезка начинается с индекса 0.
• Второй аргумент указывает индекс, до которого следует завершить извлечение; результат не включает элемент «стоп». Когда используется отрицательный индекс, он указывает смещение от конца списка. Если этот аргумент опущен или превышает длину списка, нарезка переходит в конец списка.
• Третий аргумент является необязательным и указывает шаг нарезки. Когда аргумент «шаг» не используется, по умолчанию он равен 1. Когда используется отрицательное значение, срез принимает элементы в обратном порядке.

Результатом нарезки списка является новый список, содержащий извлеченные элементы, а исходный список не изменяется.

Все следующее является допустимым синтаксисом Python:

Ниже приведен базовый пример того, как разрезать список, начиная с элемента с индексом 1 и заканчивая элементом с индексом 4, но не включая его:

Выполняет сортировку последовательности по возростанию/убыванию.

Параметры:

• — объект, поддерживающий итерирование
• — пользовательская функция, которая применяется к каждому элементу последовательности
• — порядок сортировки

Описание:

Функция вернет новый отсортированный t-list] из итерируемых элементов. Функция имеет два необязательных аргумента, которые должны быть указаны в качестве аргументов ключевых слов.

Аргумент принимает функцию, например . Переданная функция вычисляет результат для каждого элемента последовательности, который используется для сравнения элементов при сортировке. Значением по умолчанию является , т.е. сравнивать элементы напрямую (как есть).

Аргумент имеет логическое значение. Если установлено значение , то элементы списка сортируются в обратной последовательности (по убыванию).

Используйте для преобразования функции, использующей cmp (старый стиль) в использующую key (новый стиль).

Встроенная функция sorted() является гарантированно стабильной. Это означает, что когда несколько элементов последовательности имеют равные значения, их первоначальный порядок сохраняется. Такое поведение полезно при сортировке в несколько проходов.

Примеры различных способов сортировки последовательностей.

Сортировка слов в предложении без учета регистра:

line = 'This is a test string from Andrew'
x = sorted(line.split(), key=str.lower)
print(x)
# 

Сортировка сложных объектов с использованием индексов в качестве ключей :

student = 
    ('john', 'A', 15),
    ('jane', 'B', 12),
    ('dave', 'B', 10),
    

# Сортируем по возрасту student
x = sorted(student, key=lambda student student2])
print(x)
# 

Тот же метод работает для объектов с именованными атрибутами.

class Student
    def __init__(self, name, grade, age):
        self.name = name
        self.grade = grade
        self.age = age
    def __repr__(self):
        return repr((self.name, self.grade, self.age))

student = 
    Student('john', 'A', 15),
    Student('jane', 'B', 12),
    Student('dave', 'B', 10),
    

x = sorted(student, key=lambda student student.age)
print(x)
# 

Сортировка по убыванию:

student = 
    ('john', 'A', 15),
    ('jane', 'B', 12),
    ('dave', 'B', 10),
    

# Сортируем по убыванию возраста student
x = sorted(student, key=lambda i i2], reverse=True)
print(x)
# 

Стабильность сортировки и сложные сортировки:

data = 
x = sorted(data, key=lambda data data])
print(x)
# 

Обратите внимание, как две записи (‘blue’, 1), (‘blue’, 2) для синего цвета сохраняют свой первоначальный порядок. Это замечательное свойство позволяет создавать сложные сортировки за несколько проходов по нескольким ключам

Например, чтобы отсортировать данные учащиеся по возрастанию успеваемости, а затем по убыванию возраста. Успеваемость будет первым ключом, возраст вторым

Это замечательное свойство позволяет создавать сложные сортировки за несколько проходов по нескольким ключам. Например, чтобы отсортировать данные учащиеся по возрастанию успеваемости, а затем по убыванию возраста. Успеваемость будет первым ключом, возраст вторым.

student = 
    ('john', 15, 4.1),
    ('jane', 12, 4.9),
    ('dave', 10, 3.9),
    ('kate', 11, 4.1),
    

# По средней оценке
x = sorted(student, key=lambda num num2])
# По убыванию возраста
y = sorted(x, key=lambda age age1], reverse=True)
print(y)
# 

А еще, для сортировок по нескольким ключам, удобнее использовать модуль . Функции модуля допускают несколько уровней сортировки. Например, как в предыдущем примере успеваемость будет первым ключом, возраст вторым.Только сортировать будем все по возрастанию:

from operator import itemgetter

x = sorted(student, key=itemgetter(2,1))
print(x)
# 

Работа с отсутствующими данными при сортировке в Pandas ↑

Часто данные реального мира имеют много недостатков. Хотя у pandas есть несколько методов, которые можно использовать для очистки данных перед сортировкой, иногда приятно увидеть, какие данные отсутствуют во время сортировки. Это можно сделать с помощью параметра .

Подмножество данных об экономии топлива, используемое в этом руководстве, не имеет пропущенных значений. Чтобы проиллюстрировать использование , сначала нужно создать некоторые недостающие данные. Следующий фрагмент кода создает новый столбец на основе существующего столбца , сопоставляя , где равно и , где это не так:

>>> df = df.map({"Y": True})
>>> df
    city08  cylinders fuelType  ...            trany  year mpgData_
0       19          4  Regular  ...     Manual 5-spd  1985     True
1        9         12  Regular  ...     Manual 5-spd  1985      NaN
2       23          4  Regular  ...     Manual 5-spd  1985     True
3       10          8  Regular  ...  Automatic 3-spd  1985      NaN
4       17          4  Premium  ...     Manual 5-spd  1993      NaN
..     ...        ...      ...  ...              ...   ...      ...
95      17          6  Regular  ...  Automatic 3-spd  1993     True
96      17          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
97      15          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
98      15          6  Regular  ...     Manual 5-spd  1993      NaN
99       9          8  Premium  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN

Теперь у вас есть новый столбец с именем , который содержит значения и . В этом столбце вы увидите, какой эффект дает при использовании двух методов сортировки. Чтобы узнать больше об использовании , вы можете прочитать Pandas Project: Make Gradebook With Python & Pandas.

Значение параметра na_position в .sort_values()   

принимает параметр с именем , который помогает упорядочить недостающие данные в столбце, по которому выполняется сортировка. Если сортируется столбец с отсутствующими данными, то строки с отсутствующими значениями появятся в конце . Это происходит независимо от того, выполнятся ли сортировка по возрастанию или по убыванию.

Вот как выглядит DataFrame при сортировке по столбцу с отсутствующими данными:

>>> df.sort_values(by="mpgData_")
    city08  cylinders fuelType  ...            trany  year mpgData_
0       19          4  Regular  ...     Manual 5-spd  1985     True
55      18          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993     True
56      18          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993     True
57      16          6  Premium  ...     Manual 5-spd  1993     True
59      17          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993     True
..     ...        ...      ...  ...              ...   ...      ...
94      18          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
96      17          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
97      15          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
98      15          6  Regular  ...     Manual 5-spd  1993      NaN
99       9          8  Premium  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN

Чтобы изменить это поведение и чтобы недостающие данные сначала отображались в DataFrame, надо установить в значение . Параметр принимает только значения , которые являются значениями по умолчанию, или . Вот как использовать в :

>>> df.sort_values(
...     by="mpgData_",
...     na_position="first"
... )
    city08  cylinders fuelType  ...            trany  year mpgData_
1        9         12  Regular  ...     Manual 5-spd  1985      NaN
3       10          8  Regular  ...  Automatic 3-spd  1985      NaN
4       17          4  Premium  ...     Manual 5-spd  1993      NaN
5       21          4  Regular  ...  Automatic 3-spd  1993      NaN
11      18          4  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993      NaN
..     ...        ...      ...  ...              ...   ...      ...
32      15          8  Premium  ...  Automatic 4-spd  1993     True
33      15          8  Premium  ...  Automatic 4-spd  1993     True
37      17          6  Regular  ...  Automatic 3-spd  1993     True
85      17          6  Regular  ...  Automatic 4-spd  1993     True
95      17          6  Regular  ...  Automatic 3-spd  1993     True

Теперь любые недостающие данные из столбцов, которые использовались для сортировки, будут отображаться в верхней части DataFrame. Это особенно полезно при начале анализа своих данные, когда нет уверенности в том, есть ли пропущенные значения.

Описание параметра na_position в .sort_index()   

также принимает . Обычно, DataFrame не имеет значений как часть индекса, поэтому этот параметр менее полезен в . Однако полезно знать, что если DataFrame действительно имеет в индексе строки или имени столбца, то можно быстро определить это с помощью и .

По умолчанию для этого параметра установлено значение , что помещает значения в конец отсортированного результата. Чтобы изменить это поведение и сначала сохранить недостающие данные в фрейме данных, установите для параметра значение .

Сравнение словарей со списками Python, массивами NumPy и Pandas DataFrames

Словари — важная структура данных Python, позволяющая поместить данные в объекты для дальнейшей обработки. Они, наряду со списками и кортежами, являются одной из основных, наиболее мощных и гибких структур данных Python. Но в последнее время большая часть функциональных возможностей словаря может быть заменена и заменяется Pandas, библиотекой анализа данных Python. Она позволяет лучше обрабатывать и анализировать данные на Python, и при этом не нужно использовать сторонние специализированные языки статистического программирования (в частности, R).

Такие библиотеки, как Pandas, позволяют обработчикам данных работать быстрее и эффективнее. Им больше не нужно беспокоиться о деталях более низкого уровня, касающихся того, как хранятся данные. Но Pandas также использует словари (наряду с другими расширенными структурами данных, такими как массив NumPy) для хранения данных.

Даже при применении Pandas иногда рекомендуется использовать словари. Например, когда значения необходимо просто сопоставить, и вам не нужны функции Pandas ни для чего другого. Использование объекта Pandas в таких случаях просто неэффективно и излишне.

Pandas включает в себя функции для преобразования словаря в Pandas DataFrame, и наоборот, а DataFrame может осуществлять Python сортировку словаря. Оба они действительно являются полезными частями современного инструментария.

Данная публикация является переводом статьи «Python Dictionary Tutorial» , подготовленная редакцией проекта.

Key Functions¶

Both and have a key parameter to specify a
function (or other callable) to be called on each list element prior to making
comparisons.

For example, here’s a case-insensitive string comparison:

>>> sorted("This is a test string from Andrew".split(), key=str.lower)

The value of the key parameter should be a function (or other callable) that
takes a single argument and returns a key to use for sorting purposes. This
technique is fast because the key function is called exactly once for each
input record.

A common pattern is to sort complex objects using some of the object’s indices
as keys. For example:

>>> student_tuples = 
...     ('john', 'A', 15),
...     ('jane', 'B', 12),
...     ('dave', 'B', 10),
... 
>>> sorted(student_tuples, key=lambda student student2])   # sort by age

The same technique works for objects with named attributes. For example:

>>> class Student
...     def __init__(self, name, grade, age):
...         self.name = name
...         self.grade = grade
...         self.age = age
...     def __repr__(self):
...         return repr((self.name, self.grade, self.age))

Sorting

In computer science, sorting is arranging elements in an ordered sequence. Over the years,
several algorithms were developed to perform sorting on data, including merge sort,
quick sort, selection sort, or bubble sort. (The other meaning of sorting is categorizing;
it is grouping elements with similar properties.)

The opposite of sorting, rearranging a sequence of elements in a random or meaningless order,
is called shuffling.

Data can be sorted alphabetically or numerically. The sort key specifies
the criteria used to perform the sort. It is possible to sort objects by multiple keys.
For instance, when sorting users, the names of the users could be used as primary sort key,
and their occupation as the secondary sort key.