Trier un DataFrame pandas
Le tri facilite classements et séries chronologiques.
Qu’est-ce que Trier un DataFrame pandas ?
Le tri facilite classements et séries chronologiques.
Ordonner les lignes selon une ou plusieurs colonnes.
Quand l’utiliser ?
- Lire et nettoyer des données tabulaires.
- Analyser des fichiers CSV, API ou bases de données.
- Préparer statistiques et rapports.
Code d’exemple
main.py
import pandas as pd
students = pd.DataFrame({
"name": ["Ada", "Lin", "Sam"],
"score": [95, 88, 91],
})
ranked = students.sort_values("score", ascending=False)
print(ranked)Résultat attendu
name score
0 Ada 95
2 Sam 91
1 Lin 88Fonctionnement
sort_values trie par score ; ascending=False place les grandes valeurs en premier.
Modifiez les valeurs et exécutez le programme avec le compilateur Python en ligne CodeUtility, sans installation locale.
Exercices pratiques
Modifiez les entrées et testez les cas limites avant d’utiliser des données plus volumineuses.
- Ajoutez des lignes, colonnes et valeurs manquantes.
- Combinez filtrage, tri et groupby.
- Chargez un fichier réel et contrôlez ses dtypes.