Ordenando Valores

Parte da seção Dados e gráficos do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 39 de 60.

Quem marcou mais pontos? A ordenação mostra as respostas rapidamente. .sort_values("col") ordena as linhas por uma coluna, da menor para a maior; ascending=False coloca a maior primeiro:

A tabela de jogadores na ordem original à esquerda e, após uma seta, ordenada por pontos de 31 a 8 à direita; cada linha mantém seu rótulo, e os dois primeiros, Ben e Dee, estão marcados com 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))

Isso imprime os 2 primeiros:

  player  points
1    Ben      31
3    Dee      22

As linhas levaram seus rótulos consigo: Ben mantém o rótulo 1. Portanto, a primeira linha de top é top.iloc[0], enquanto top.loc[0] ainda é Ada.

sort_values retorna uma nova tabela e mantém players como estava, então guarde o resultado em uma variável.

Desafio

Médio

Uma loja de aplicativos lista os aplicativos em apps.csv, com as colunas app, downloads_k (milhares) e rating. O programa lê o nome de uma coluna e um número n e, em seguida, deve imprimir:

As n linhas com os maiores valores nessa coluna, em ordem decrescente.
Lowest: e o aplicativo com o menor valor.

O código inicial contém dois erros de ordenação. Corrija ambos. Para uma loja diferente, rating e n = 2:

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

Experimente você mesmo

import pandas as pd

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

# Este código imprime as respostas erradas: corrija-o
apps.sort_values(column, ascending=False)
print(apps.head(n))
lowest = apps.sort_values(column, ascending=False)
print(f"Lowest: {lowest.iloc[0]['app']}")