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¿Cómo ordenar datos por columna en un archivo CSV en Python?

En el ámbito de las aplicaciones y tecnologías actuales, los números y los datos tienen una importancia primordial, lo que hace que CSV (valores separados por comas) sea el formato preferido para almacenar y manipular datos tan críticos. Una tarea frecuente con los archivos CSV es la organización de los datos en función de columnas específicas. Esta guía completa pretende destacar numerosos enfoques para alinear datos por columnas dentro de un archivo CSV, utilizando las capacidades de Python. Nuestro viaje abarcará tres etapas cruciales: absorber el archivo CSV, organizar los datos y salvaguardar el resultado resultante.

Python, con su robusto entorno para la manipulación de datos y sus módulos como pandas y CSV, se ha convertido en la herramienta preferida para este tipo de tareas. Estos módulos serán nuestras herramientas preferidas en esta guía para lograr nuestros objetivos.

Estos son los pasos revisados, que se pueden formular en un algoritmo:

  • Importe los módulos necesarios (pandas y csv).

  • Absorba el archivo CSV en un DataFrame.

  • Organice el DataFrame según las columnas deseadas.

  • Opcionalmente, vuelva a proteger el DataFrame organizado en un archivo CSV.

Lo que necesitarás

Asegúrese de que Python esté instalado y funcionando correctamente en su sistema. Python 3 será nuestra versión de Python para esta guía. Además, se utilizará el módulo pandas, que se puede instalar usando el siguiente comando:

pip install pandas
import pandas as pd

# Load the CSV file into a DataFrame
dataframe = pd.read_csv('filename.csv')

# Sort the DataFrame
sorted_dataframe = dataframe.sort_values('column_name')

# Save the sorted DataFrame into a CSV file
sorted_dataframe.to_csv('sorted_filename.csv', index=False)

Ahora, profundicemos en los métodos adicionales:

  • Utilizando pandas con DataFrame.sort_values() y DataFrame.groupby() -

Comenzamos importando la biblioteca pandas. Posteriormente, el archivo CSV se absorbe en un DataFrame utilizando la función read_csv. Luego, el DataFrame se agrupa por una columna específica usando la función groupby, formando nuevos grupos basados en valores únicos descubiertos en la columna especificada. En última instancia, organizamos cada grupo por otra columna usando la función sort_values, lo que genera un nuevo DataFrame en el que se ordenan los grupos. independientemente.

Ejemplo

    import pandas as pd

dataframe = pd.read_csv('filename.csv')
sorted_dataframe = dataframe.sort_values(['column_to_group_by', 'column_to_sort_by'])

    Producción

      column_to_group_by  column_to_sort_by  value
0                  A                  1     10
2                  A                  2     30
4                  A                  3     50
3                  B                  1     40
1                  B                  2     20
5                  B                  3     60

    • Utilizando pandas con DataFrame.sort_index() -

    Después de importar pandas y absorber el archivo CSV en un DataFrame, utilizamos la función sort_index para organizar el DataFrame según su índice. Esto da como resultado un nuevo DataFrame con filas ordenadas de acuerdo con sus etiquetas de índice.

    Ejemplo

      import pandas as pd

dataframe = pd.read_csv('filename.csv')
sorted_dataframe = dataframe.sort_index()

      Producción

          name    age
0   Amy     22
1   Bob     24
2   John    23
3   Alice   25

      • Utilizando la función sorted() con parámetro clave:

      Comenzamos importando pandas y absorbiendo el archivo CSV en un DataFrame. Luego, empleamos la función ordenada incorporada de Python para organizar el DataFrame. El parámetro clave se utiliza para especificar una función que extrae una clave de comparación de cada elemento del DataFrame (en este caso, una columna específica).

      Ejemplo

        import pandas as pd

dataframe = pd.read_csv('filename.csv')
list_of_dicts = dataframe.to_dict('records')
sorted_list_of_dicts = sorted(list_of_dicts, key=lambda x: x['column_to_sort_by'])
sorted_dataframe = pd.DataFrame(sorted_list_of_dicts)

Given a DataFrame created from the following data:

dataframe = pd.DataFrame({
   'name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Amy'],
   'age': [23, 25, 24, 22]
})

        Si usa 'edad' como 'columna_a_ordenar_por', el marco de datos ordenado sería:

        Producción

           name  age
3   Amy   22
0  John   23
2   Bob   24
1 Alice   25

        • Utilizando pandas con DataFrame.sort_values() e inplace=True -

        Como siempre, comenzamos importando pandas y absorbiendo el archivo CSV en un DataFrame. Posteriormente, utilizamos la función sort_values para organizar el DataFrame según una columna específica. El argumento inplace=True indica que la disposición debe realizarse en el DataFrame original, en lugar de generar un nuevo DataFrame organizado.

        Ejemplo

          import pandas as pd

dataframe = pd.read_csv('filename.csv')
dataframe.sort_values('age', inplace=True)

          Producción

             name  age
1   Amy   22
0  John   23
3   Bob   24
2 Alice   25

          • Conjunto de datos de Iris: https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data

          • Conjunto de datos sobre la calidad del vino: https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/winequality/winequality-white.csv

          Conclusión

          En conclusión, Python, con sus potentes módulos como pandas, ofrece un medio eficiente y versátil para ordenar datos dentro de archivos CSV, satisfaciendo diversos requisitos de manipulación de datos. Esta exploración sólo toca la superficie de las capacidades de Python para manejar datos CSV. Con una mayor inmersión en las técnicas de gestión de datos de Python, se pueden descubrir numerosas estrategias para manipular datos de forma eficaz, lo que conduce a mayores conocimientos y un procesamiento más optimizado en diversas aplicaciones centradas en datos.

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