వరుస విలువల ఆధారంగా

Liam Lambert

1, డిసెంబర్ 2024, ఆదివారం 5:52:39 AMకి

ధ్రువాలతో డేటాఫ్రేమ్‌లను క్రమబద్ధీకరించడం: ఒక ప్రాక్టికల్ గైడ్

పైథాన్‌తో పనిచేసే ఎవరికైనా డేటా రాంగ్లింగ్ అనేది ఒక ముఖ్యమైన నైపుణ్యం, ప్రత్యేకించి సంక్లిష్ట డేటాసెట్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు. 📊 మీరు విశ్లేషణ కోసం డేటాను క్లీన్ చేస్తున్నా లేదా విజువలైజేషన్ కోసం సిద్ధం చేసినా, నిలువు వరుసలను క్రమబద్ధీకరించడం తరచుగా కీలక దశ. క్రమబద్ధీకరణ నిర్దిష్ట అడ్డు వరుస విలువలపై ఆధారపడి ఉన్నప్పుడు ఇది ఎల్లప్పుడూ సూటిగా ఉండదు.

అనేక సంవత్సరాల పాటు ప్రాంతీయ కొలమానాలతో డేటాసెట్‌లో పని చేయడం గురించి ఆలోచించండి. సవాలు? నిలువు వరుసలను వాటి సంబంధిత సంవత్సర విలువల క్రమంలో అమర్చడం, అన్నీ "ప్రాంతం" నిలువు వరుసను యాంకర్‌గా ఉంచడం. ఈ పనికి సృజనాత్మక విధానం అవసరం, ముఖ్యంగా పైథాన్ పోలార్స్ లైబ్రరీని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు.

పోలార్స్, దాని వేగం మరియు సామర్థ్యానికి ప్రసిద్ధి చెందింది, ఇది డేటా నిపుణులకు ఇష్టమైనది. అయితే, దాని అంతర్నిర్మిత విధులు ఇష్టపడే సందర్భాలు ఉన్నాయి క్రమబద్ధీకరించు వెంటనే పరిష్కారాన్ని అందించవద్దు. నిర్దిష్ట అవసరాలకు అనుగుణంగా మీ డేటాను మార్చడానికి మార్గాల కోసం మీరు శోధించవచ్చు.

ఈ కథనంలో, నిర్దిష్ట వరుసలోని విలువల ఆధారంగా Polars DataFrame నిలువు వరుసలను ఎలా క్రమాన్ని మార్చాలో మేము విశ్లేషిస్తాము. సంబంధిత ఉదాహరణను ఉపయోగించి, మీరు మీ స్వంత ప్రాజెక్ట్‌లకు సాంకేతికతను వర్తింపజేయగలరని నిర్ధారించుకోవడానికి మేము దశలవారీగా ప్రక్రియను విచ్ఛిన్నం చేస్తాము. 🚀

ఆదేశం	ఉపయోగం యొక్క ఉదాహరణ
pl.DataFrame()	నిఘంటువు నుండి Polars DataFrameని రూపొందించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది నిర్మాణాత్మక డేటాను సమర్ధవంతంగా నిర్వహిస్తుంది మరియు సార్టింగ్ మరియు ఎంపిక వంటి కార్యకలాపాలకు ఆధారాన్ని ఏర్పరుస్తుంది.
df[-1, 1:].to_list()	డేటాఫ్రేమ్ నుండి నిర్దిష్ట అడ్డు వరుసను సంగ్రహిస్తుంది (ఈ సందర్భంలో, చివరి వరుస) మరియు దానిని పైథాన్ జాబితాగా మారుస్తుంది. అనుకూల కార్యకలాపాల కోసం అడ్డు వరుస విలువలను యాక్సెస్ చేయడానికి ఇది కీలకం.
df.columns[1:]	"ప్రాంతం" నిలువు వరుసను దాటవేస్తూ రెండవ నిలువు వరుస నుండి డేటాఫ్రేమ్ యొక్క నిలువు వరుస పేర్లను అందిస్తుంది. క్రమబద్ధీకరించడానికి నిలువు వరుసలను గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది.
dict(zip(column_names, year_row))	నిలువు వరుస పేర్లను వాటి సంబంధిత "సంవత్సరం" వరుస విలువలకు మ్యాపింగ్ చేస్తుంది. ఇది ఆ విలువల ఆధారంగా నిలువు వరుసలను డైనమిక్ క్రమబద్ధీకరించడానికి అనుమతిస్తుంది.
sorted(column_names, key=lambda col: column_year_map[col])	అనుకూల కీ ఫంక్షన్‌ని ఉపయోగించి వాటి సంబంధిత "సంవత్సరం" విలువల ఆధారంగా నిలువు వరుస పేర్లను క్రమబద్ధీకరిస్తుంది. ఇది నిలువు వరుసల సరైన క్రమాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.
np.array(df[-1, 1:].to_list())	సమర్ధవంతమైన తారుమారు మరియు క్రమబద్ధీకరణ కోసం "సంవత్సరం" వరుస విలువలను NumPy శ్రేణిగా మారుస్తుంది, వరుస-ఆధారిత కార్యకలాపాలకు ప్రత్యామ్నాయ విధానాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది.
np.argsort(year_row)	శ్రేణి సంవత్సరం_వరుసను క్రమబద్ధీకరించే సూచికలను అందిస్తుంది. కాలమ్ పేర్లను కోరుకున్న క్రమంలో రీఆర్డర్ చేయడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది.
df.select(['region'] + sorted_columns)	ముందుగా "ప్రాంతం" నిలువు వరుసను ఎంచుకోవడం ద్వారా డేటాఫ్రేమ్ యొక్క నిలువు వరుసలను క్రమాన్ని మార్చండి, ఆపై క్రమబద్ధీకరించబడిన నిలువు వరుసలను, కావలసిన అవుట్‌పుట్‌ను సృష్టిస్తుంది.
def reorder_columns_by_row(df, row_label)	నిర్దిష్ట అడ్డు వరుస ఆధారంగా డేటాఫ్రేమ్‌లోని నిలువు వరుసలను క్రమాన్ని మార్చడానికి పునర్వినియోగ ఫంక్షన్‌ను నిర్వచిస్తుంది. మెరుగైన మాడ్యులారిటీ మరియు పునర్వినియోగం కోసం లాజిక్‌ను ఎన్‌క్యాప్సులేట్ చేస్తుంది.
sorted_columns.tolist()	Polars 'సెలెక్ట్() పద్ధతికి అనుకూలంగా ఉండేలా క్రమబద్ధీకరించబడిన నిలువు వరుస పేర్ల NumPy శ్రేణిని తిరిగి జాబితాగా మారుస్తుంది.

నిలువు వరుసలను డైనమిక్‌గా ధ్రువాలలో క్రమబద్ధీకరించడం

పైన సృష్టించబడిన స్క్రిప్ట్‌లు నిర్దిష్ట వరుసలోని విలువల ఆధారంగా పోలార్స్ డేటాఫ్రేమ్‌లోని నిలువు వరుసలను డైనమిక్‌గా క్రమాన్ని మార్చే సవాలును పరిష్కరిస్తాయి. రిపోర్ట్‌లు లేదా విజువలైజేషన్‌ల కోసం డేటాను పునర్వ్యవస్థీకరించడం వంటి సందర్భాల్లో ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. మొదటి స్క్రిప్ట్ "సంవత్సరం" అడ్డు వరుసను సంగ్రహించడానికి, నిలువు వరుస పేర్లను వాటి సంబంధిత విలువలకు మ్యాప్ చేయడానికి మరియు నిలువు వరుసలను క్రమబద్ధీకరించడానికి పోలార్స్ సౌలభ్యాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. ఈ విధానం "ప్రాంతం" నిలువు వరుస దాని అసలు స్థానంలో ఉండేలా నిర్ధారిస్తుంది, దాని తర్వాత మళ్లీ క్రమం చేయబడిన నిలువు వరుసలు ఉంటాయి. సంక్లిష్ట డేటాసెట్‌లతో పని చేస్తున్నప్పుడు అటువంటి వర్క్‌ఫ్లో అవసరం, ఇక్కడ కాలమ్ ఆర్డర్ అంతర్లీన డేటా ట్రెండ్‌లను ప్రతిబింబించాలి. 🚀

రెండవ విధానంలో, మేము ఉపయోగిస్తాము NumPy, సంఖ్యా గణనల కోసం శక్తివంతమైన లైబ్రరీ. సార్టింగ్ ఆపరేషన్ల కోసం NumPy శ్రేణులను ఎలా ప్రభావితం చేయాలో ఈ పద్ధతి ప్రదర్శిస్తుంది. "సంవత్సరం" అడ్డు వరుసను NumPy శ్రేణిగా మార్చడం ద్వారా, కోడ్ ఉపయోగించి నిలువు వరుసల సరైన క్రమాన్ని సమర్ధవంతంగా గణిస్తుంది argsort. క్రమబద్ధీకరించబడిన సూచికలు నిలువు వరుస పేర్లను మళ్లీ క్రమం చేయడానికి వర్తింపజేయబడతాయి. Polars మరియు NumPy యొక్క ఈ ఏకీకరణ పైథాన్ లైబ్రరీల ఇంటర్‌ఆపరేబిలిటీని ప్రదర్శిస్తుంది, సరైన పనితీరును నిర్ధారించేటప్పుడు నిర్దిష్ట అవసరాలకు అనుగుణంగా సులభంగా మారుతుంది.

మూడవ స్క్రిప్ట్ లాజిక్‌ను పునర్వినియోగ ఫంక్షన్‌లో చుట్టడం ద్వారా మాడ్యులారిటీని పరిచయం చేస్తుంది. ఈ ఫంక్షన్ ఏదైనా డేటాఫ్రేమ్ మరియు టార్గెట్ రో లేబుల్‌ని అంగీకరిస్తుంది, ఇది విభిన్న వినియోగ సందర్భాలకు అనుకూలమైనదిగా చేస్తుంది. సార్టింగ్ లాజిక్‌ను సంగ్రహించడం ద్వారా, వినియోగదారులు కోడ్‌ని తిరిగి వ్రాయకుండానే వివిధ డేటాసెట్‌లకు త్వరగా వర్తింపజేయవచ్చు. ఉదాహరణకు, వాస్తవ ప్రపంచ దృష్టాంతంలో, మీరు అనేక సంవత్సరాల పాటు విక్రయాల డేటాను కలిగి ఉన్నట్లయితే, మీరు డేటాఫ్రేమ్‌ను మాన్యువల్‌గా రీకాన్ఫిగర్ చేయకుండానే సంవత్సరానికి తక్షణమే నిలువు వరుసలను క్రమాన్ని మార్చవచ్చు. 📊

ప్రతి పరిష్కారం వినియోగం మరియు పనితీరు రెండింటిపై దృష్టి పెడుతుంది, సమర్థవంతమైన డేటా నిర్వహణ కోసం ఉత్తమ పద్ధతులకు కట్టుబడి ఉంటుంది. ఈ పద్ధతులు తక్షణ సమస్యను పరిష్కరించడమే కాకుండా శుభ్రమైన మరియు పునర్వినియోగ కోడ్‌ను కూడా నొక్కి చెబుతాయి. స్కేలబిలిటీని నిర్వహించడానికి మరియు డేటా పెరిగినప్పుడు లేదా అవసరాలు మారినప్పుడు స్క్రిప్ట్‌లు విలువైనవిగా ఉండేలా చూసుకోవడానికి ఇటువంటి పద్ధతులు చాలా ముఖ్యమైనవి. వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న డేటా పర్యావరణ వ్యవస్థలో, ఇటువంటి పరిష్కారాలు విశ్లేషకులు మరియు డెవలపర్‌లను విశ్వాసంతో విభిన్న సవాళ్లను నిర్వహించడానికి శక్తినిస్తాయి. 😊

వరుస విలువలను ఉపయోగించి పోలార్స్ డేటాఫ్రేమ్‌లో నిలువు వరుసలను క్రమాన్ని మార్చడం

నిర్దిష్ట అడ్డు వరుస ఆధారంగా Polars DataFrame నిలువు వరుసలను క్రమాన్ని మార్చడానికి పైథాన్ బ్యాక్-ఎండ్ స్క్రిప్ట్.

import polars as pl
# Create the DataFrame
df = pl.DataFrame({
    'region': ['EU', 'ASIA', 'AMER', 'Year'],
    'Share': [99, 6, -30, 2020],
    'Ration': [70, 4, -10, 2019],
    'Lots': [70, 4, -10, 2018],
    'Stake': [80, 5, -20, 2021]
})
# Extract the 'Year' row for sorting
year_row = df[-1, 1:].to_list()
# Get column names excluding 'region'
column_names = df.columns[1:]
# Create a mapping of column names to their 'Year' values
column_year_map = dict(zip(column_names, year_row))
# Sort column names based on 'Year' values
sorted_columns = sorted(column_names, key=lambda col: column_year_map[col])
# Reorder the DataFrame columns
sorted_df = df.select(['region'] + sorted_columns)
print(sorted_df)

ప్రత్యామ్నాయం: పోలార్స్‌లో కాలమ్ సార్టింగ్ కోసం నంపీని ఉపయోగించడం

నిలువు వరుస క్రమాన్ని సాధించడానికి అర్రే మానిప్యులేషన్ కోసం NumPyతో పైథాన్ బ్యాక్-ఎండ్ స్క్రిప్ట్.

import polars as pl
import numpy as np
# Create the DataFrame
df = pl.DataFrame({
    'region': ['EU', 'ASIA', 'AMER', 'Year'],
    'Share': [99, 6, -30, 2020],
    'Ration': [70, 4, -10, 2019],
    'Lots': [70, 4, -10, 2018],
    'Stake': [80, 5, -20, 2021]
})
# Convert 'Year' row to NumPy array
year_row = np.array(df[-1, 1:].to_list())
column_names = np.array(df.columns[1:])
# Sort columns using NumPy argsort
sorted_indices = np.argsort(year_row)
sorted_columns = column_names[sorted_indices]
# Reorder the DataFrame columns
sorted_df = df.select(['region'] + sorted_columns.tolist())
print(sorted_df)

డైనమిక్ అప్రోచ్: కోడ్‌ని ఫంక్షన్‌లతో పునర్వినియోగపరచడం

డేటాఫ్రేమ్ నిలువు వరుసలను క్రమాన్ని మార్చడానికి మాడ్యులర్ విధానంతో పైథాన్ స్క్రిప్ట్.

import polars as pl
def reorder_columns_by_row(df, row_label):
    """Reorder DataFrame columns based on a specific row."""
    year_row = df[-1, 1:].to_list()
    column_names = df.columns[1:]
    column_year_map = dict(zip(column_names, year_row))
    sorted_columns = sorted(column_names, key=lambda col: column_year_map[col])
    return df.select(['region'] + sorted_columns)
# Create DataFrame
df = pl.DataFrame({
    'region': ['EU', 'ASIA', 'AMER', 'Year'],
    'Share': [99, 6, -30, 2020],
    'Ration': [70, 4, -10, 2019],
    'Lots': [70, 4, -10, 2018],
    'Stake': [80, 5, -20, 2021]
})
sorted_df = reorder_columns_by_row(df, 'Year')
print(sorted_df)

పోలార్స్‌లో నిలువు వరుసలను క్రమబద్ధీకరించడానికి అధునాతన సాంకేతికతలు

వరుస డేటా ద్వారా పోలార్స్ డేటాఫ్రేమ్‌లోని నిలువు వరుసలను క్రమబద్ధీకరించడం ప్రధాన దృష్టి అయితే, వాస్తవ-ప్రపంచ డేటా వర్క్‌ఫ్లోలతో ఇటువంటి పద్ధతులు ఎలా ఏకీకృతం అవుతాయో చర్చించడం కూడా అంతే ముఖ్యం. పోలార్స్ తరచుగా ఫైనాన్షియల్ రిపోర్ట్‌లు లేదా మెషిన్-జనరేటెడ్ లాగ్‌ల వంటి అధిక డైమెన్షనల్ డేటాతో పని చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. కాలమ్ సార్టింగ్ డేటా యొక్క అంతర్గత క్రమం (తేదీల వంటివి)తో సమలేఖనం అయినప్పుడు, ఇది దిగువ విశ్లేషణను క్రమబద్ధీకరించడంలో సహాయపడుతుంది. ఉదాహరణకు, "సంవత్సరం" ద్వారా కాలమ్‌లను నిర్వహించడం వలన సమయ శ్రేణి ప్లాట్‌లు ఖచ్చితమైనవి మరియు సహజమైనవి వంటి విజువలైజేషన్‌లను నిర్ధారిస్తుంది.

మరొక క్లిష్టమైన అంశం పెద్ద డేటాసెట్‌లతో పోలార్స్ వేగాన్ని పెంచడం. పోలార్స్ హుడ్ కింద అపాచీ బాణం ఉపయోగించి డేటాను మెమరీ-సమర్థవంతమైన మార్గంలో ప్రాసెస్ చేస్తుంది, ఇది అధిక-పనితీరు గల పనులకు అనువైనదిగా చేస్తుంది. కాలమ్ సార్టింగ్‌ని అమలు చేస్తున్నప్పుడు, మిలియన్ల కొద్దీ అడ్డు వరుసలతో కూడా ఆపరేషన్ వేగంగా ఉండేలా ఈ సామర్థ్యం నిర్ధారిస్తుంది. మీరు డేటా వేర్‌హౌస్‌లు లేదా ETL పైప్‌లైన్‌లను హ్యాండిల్ చేస్తుంటే, నిర్దిష్ట వ్యాపార అవసరాలకు సరిపోయేలా కాలమ్ రీఆర్డరింగ్ ఆటోమేట్ చేయబడుతుంది, మాన్యువల్ జోక్యం అవసరాన్ని తగ్గిస్తుంది. 🚀

చివరగా, సొల్యూషన్‌ను మాడ్యులరైజ్ చేయడం వలన గణనీయమైన విలువను జోడిస్తుంది. ఫంక్షన్‌లలో సార్టింగ్ లాజిక్‌ను చుట్టడం వల్ల పునర్వినియోగ భాగాలను ప్రారంభిస్తుంది, వీటిని పెద్ద డేటా ఇంజనీరింగ్ వర్క్‌ఫ్లోలలో విలీనం చేయవచ్చు. ఉదాహరణకు, బహుళ బృందాలు ఒకే డేటాసెట్‌ను మార్చే సహకార ప్రాజెక్ట్‌లలో, ఈ పునర్వినియోగ స్క్రిప్ట్‌లు స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారిస్తూ టెంప్లేట్‌లుగా పనిచేస్తాయి. స్కేలబుల్ మరియు అడాప్టబుల్ వర్క్‌ఫ్లోలకు బలమైన పునాదిని అందిస్తూ, డేటా నిపుణులలో పోలార్స్ ఎందుకు ఎక్కువగా ప్రాచుర్యం పొందిందో ఇటువంటి పద్ధతులు హైలైట్ చేస్తాయి. 😊

ధ్రువాలలో నిలువు వరుసలను క్రమబద్ధీకరించడం గురించి తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

నిలువు వరుసల క్రమబద్ధీకరణను పోలార్స్ ఎలా నిర్వహిస్తుంది?
పోలార్స్ అనుకూల తర్కం ద్వారా వరుస-ఆధారిత సార్టింగ్‌ను అనుమతిస్తుంది. మీరు ఉపయోగించి అడ్డు వరుస విలువలను సంగ్రహించవచ్చు df[-1, 1:].to_list() మరియు వాటిని సార్టింగ్ కీలుగా ఉపయోగించండి.
నేను హార్డ్‌కోడింగ్ లేకుండా నిలువు వరుసలను డైనమిక్‌గా క్రమబద్ధీకరించవచ్చా?
అవును, నిలువు వరుస పేర్లు మరియు అడ్డు వరుసల విలువల మధ్య మ్యాపింగ్‌ని ఉపయోగించడం ద్వారా dict(zip(column_names, year_row)), మీరు డైనమిక్ సార్టింగ్ సాధించవచ్చు.
విశ్లేషణలో కాలమ్ రీఆర్డరింగ్ ఎందుకు ముఖ్యమైనది?
నిలువు వరుసల క్రమాన్ని మార్చడం వలన డేటా తార్కికంగా సమలేఖనం చేయబడుతుందని నిర్ధారిస్తుంది, విజువలైజేషన్‌లు మరియు నివేదికల కోసం రీడబిలిటీ మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
అటువంటి పనులకు పోలార్‌లు పాండాల కంటే వేగవంతమైనవి ఏమిటి?
పోలార్స్ డేటాను సమాంతరంగా ప్రాసెస్ చేస్తుంది మరియు అపాచీ బాణంతో సమర్థవంతమైన మెమరీ వినియోగాన్ని ప్రభావితం చేస్తుంది, పెద్ద-స్థాయి కార్యకలాపాలలో పాండాలను అధిగమిస్తుంది.
పోలార్స్‌లో కాలమ్ సార్టింగ్ సమయంలో నేను లోపాలను ఎలా నిర్వహించగలను?
లోపాలను నిర్వహించడానికి, మీ సార్టింగ్ లాజిక్‌ను బ్లాక్‌లలో మినహాయించి ప్రయత్నించండి మరియు లక్ష్య అడ్డు వరుస ఉందో లేదో తనిఖీ చేయడం వంటి ఇన్‌పుట్‌లను ధృవీకరించండి df.row_count().

వరుస విలువల ఆధారంగా నిలువు వరుసలను నిర్వహించడం

వరుస విలువల ఆధారంగా Polars DataFrame నిలువు వరుసలను క్రమబద్ధీకరించడం అనేది ఆర్డర్ చేయబడిన డేటాసెట్‌లను రూపొందించడానికి ఒక శక్తివంతమైన సాంకేతికత. ఈ వ్యాసం ఉపయోగించి విధానాలను అన్వేషించింది కొండచిలువ నిర్మాణాన్ని నిలుపుకుంటూనే నిలువు వరుసలను సమర్ధవంతంగా క్రమాన్ని మార్చడానికి. చర్చించబడిన పద్ధతులు దృఢమైనవి మరియు విభిన్న దృశ్యాలకు అనుగుణంగా ఉంటాయి, ఇవి డేటా తగాదా పనులకు అనువైనవిగా ఉంటాయి. 😊

Polars మరియు NumPy వంటి లైబ్రరీలను ఉపయోగించడం ద్వారా, మీరు చిన్న మరియు పెద్ద డేటాసెట్‌లను సులభంగా నిర్వహించవచ్చు. ఇది విశ్లేషణాత్మక ప్రయోజనాల కోసం అయినా లేదా విజువలైజేషన్ కోసం డేటాను సిద్ధం చేయడం కోసం అయినా, ఈ పద్ధతులు క్రమబద్ధమైన పరిష్కారాన్ని అందిస్తాయి. మాడ్యులర్ మరియు పునర్వినియోగ కోడ్ ప్రాజెక్ట్‌లలో స్కేలబిలిటీ మరియు సమర్థవంతమైన సహకారాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.

పోలార్స్ డేటాఫ్రేమ్‌లను క్రమబద్ధీకరించడానికి సూచనలు మరియు వనరులు

కంటెంట్ మరియు ఉదాహరణలు అధికారిక పోలార్స్ డాక్యుమెంటేషన్ ద్వారా ప్రేరణ పొందాయి. వద్ద మరింత అన్వేషించండి పోలార్స్ డాక్యుమెంటేషన్ .
Python NumPy గైడ్ నుండి పోలార్స్‌తో NumPyని ఏకీకృతం చేసే సాంకేతికతలు సూచించబడ్డాయి. వద్ద మరింత తెలుసుకోండి NumPy డాక్యుమెంటేషన్ .
సాధారణ పైథాన్ డేటా మానిప్యులేషన్ కాన్సెప్ట్‌లు అందుబాటులో ఉన్న ట్యుటోరియల్స్ నుండి తీసుకోబడ్డాయి నిజమైన పైథాన్ .

వరుస విలువల ఆధారంగా పోలార్స్ డేటాఫ్రేమ్ నిలువు వరుసలను క్రమాన్ని మార్చడం