Exercice 67 / 100

Pandas — Tri & Ranking

Trie un DataFrame et crée des classements

Trier un DataFrame et créer des classements (ranks) sont deux opérations très courantes en analyse de données.

Trier les lignes : sort_values

df.sort_values('score')                          # croissant
df.sort_values('score', ascending=False)         # décroissant
df.sort_values(['dept', 'salaire'])              # multi-clés (priorité gauche → droite)
df.sort_values(['dept', 'salaire'], ascending=[True, False])
df.sort_values('col', na_position='first')       # mettre les NaN en haut

Le DataFrame original n'est pas modifié par défaut. Pour réassigner :

df = df.sort_values('score') ou df.sort_values('score', inplace=True)

Après sort_values, l'index reste celui d'origine (peut être en désordre). reset_index(drop=True) pour le réinitialiser.

Trier par index : sort_index

df.sort_index()                                  par index croissant
df.sort_index(axis=1)                            tri les COLONNES par nom

Créer un classement : rank

Attribue un rang à chaque valeur (1 = plus petit par défaut) :

df['rang'] = df['score'].rank()
df['rang'] = df['score'].rank(ascending=False)   # 1 = plus grand
df['rang'] = df['score'].rank(method='dense')    # pas de saut en cas d'ex-aequo

Méthodes pour gérer les ex-aequo :

'average' (défaut)  moyenne des positions
'min'              rang du premier (1, 1, 3)
'dense'            sans trou (1, 1, 2)

N plus grandes / petites valeurs : nlargest / nsmallest

Plus rapide que sort + head :

df.nlargest(3, 'score')
df.nsmallest(5, 'salaire')

Trier ne mesure pas : sort_values ne retient que l'ordre des valeurs, et nlargest(3) coupe après le troisième rang sans regarder l'écart entre les scores

Exemple complet

df = pd.DataFrame({
    'joueur': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Diana'],
    'score':  [150, 200, 180, 220]
})

df.sort_values('score', ascending=False)
df['rang'] = df['score'].rank(ascending=False).astype(int)
print(df.sort_values('rang'))

Pour un classement "compétition" (1, 2, 2, 4), utilise method='min'. Pour un classement "dense" (1, 2, 2, 3), method='dense'.

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