Ordenación de valores

Parte de la sección Datos y gráficos del Journey de Machine Learning de Coddy. Lección 39 de 60.

¿Quién obtuvo más puntos? Ordena las respuestas para verlas de un vistazo. .sort_values("col") ordena las filas por una columna, de menor a mayor; ascending=False pone primero el valor más grande:

La tabla de jugadores en su orden original a la izquierda y, después de una flecha, ordenada por puntos de 31 a 8 a la derecha; cada fila conserva su etiqueta, y los dos primeros, Ben y Dee, están marcados con head(2)

players = pd.DataFrame({
    "player": ["Ada", "Ben", "Cy", "Dee", "Eli"],
    "points": [14, 31, 8, 22, 17],
})
top = players.sort_values("points", ascending=False)
print(top.head(2))

Esto imprime los 2 primeros:

  player  points
1    Ben      31
3    Dee      22

Las filas conservaron sus etiquetas: Ben mantiene la etiqueta 1. Así que la primera fila de top es top.iloc[0], mientras que top.loc[0] sigue siendo Ada.

sort_values devuelve una tabla nueva y deja players tal como estaba, así que guarda el resultado en una variable.

Desafío

Intermedio

Una tienda de aplicaciones muestra las apps en apps.csv, con las columnas app, downloads_k (miles) y rating. El programa lee el nombre de una columna y un número n, y después debe imprimir:

Las n filas con los valores más altos de esa columna, de mayor a menor.
Lowest: y la app con el valor más bajo.

El código inicial tiene dos errores de ordenación. Corrige ambos. Para otra tienda, con rating y n = 2:

       app  downloads_k  rating
2   PetPal           88     4.9
0  Zipline          512     4.5
Lowest: Mosaic

Pruébalo tú mismo

import pandas as pd

apps = pd.read_csv("apps.csv")
column = input()
n = int(input())

# Este código muestra respuestas incorrectas: corrígelo
apps.sort_values(column, ascending=False)
print(apps.head(n))
lowest = apps.sort_values(column, ascending=False)
print(f"Lowest: {lowest.iloc[0]['app']}")