수정하기 - 파이썬 pandas로 특정 열을 기준으로 데이터 정렬하는 방법은?

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<a href='https://sangseek.com/sangseeks/파이썬의/ko'>파이썬의</a> `pandas` 라이브러리를 사용하여 <a href='https://sangseek.com/sangseeks/데이터프레임/ko'>데이터프레임</a>을 특정 열을 기준으로 정렬하는 방법은 매우 간단합니다. `sort_values()` 메소드를 사용하여 원하는 열를 기준으로 <a href='https://sangseek.com/sangseeks/오름차순/ko'>오름차순</a> 또는 내림차순으로 정렬할 수 있습니다.    아래는 `pandas`를 사용하여 데이터프레임을 특정 열을 기준으로 정렬하는 방법에 대한 단계별 설명입니다.           1. pandas 라이브러리 설치  먼저, `pandas`를 설치해야 합니다. 이미 설치되어 있으면 이 단계는 건너뛸 수 있습니다.    ```bash  pip install pandas  ```           2. 예제 데이터프레임 생성  간단한 예제 데이터프레임을 생성해보겠습니다.    ```python  import pandas as pd       데이터프레임 생성  data = {      '이름': ['김철수', '이영희', '박지민', '홍길동'],      '나이': [23, 30, 22, 25],      '점수': [85, 90, 95, 80]  }  df = pd.DataFrame(data)    print("원본 데이터프레임:")  print(df)  ```           3. 특정 열을 기준으로 정렬  `sort_values()` 메소드를 사용하여 특정 열을 기준으로 데이터프레임을 정렬할 수 있습니다. 아래 예시에서는 '나이' 열을 기준으로 정렬해보겠습니다.    ```python     나이를 기준으로 오름차순 정렬  df_sorted_ascending = df.sort_values(by='나이')    print("\n나이를 기준으로 오름차순 정렬:")  print(df_sorted_ascending)  ```    내림차순으로 정렬하고 싶다면 `ascending=False` 인자를 추가하면 됩니다.    ```python     나이를 기준으로 내림차순 정렬  df_sorted_descending = df.sort_values(by='나이', ascending=False)    print("\n나이를 기준으로 내림차순 정렬:")  print(df_sorted_descending)  ```           4. 여러 열을 기준으로 정렬  여러 열을 기준으로 정렬할 수도 있습니다. 예를 들어 '점수'를 기준으로 먼저 정렬한 후, '나이'를 기준으로 정렬하려면 다음과 같이 작성할 수 있습니다.    ```python     점수를 기준으로 오름차순 정렬 후, 나이를 기준으로 내림차순 정렬  df_sorted_multi = df.sort_values(by=['점수', '나이'], ascending=[True, False])    print("\n점수를 기준으로 오름차순, 나이를 기준으로 내림차순 정렬:")  print(df_sorted_multi)  ```           결론  위의 내용을 통해 `pandas`를 사용하여 특정 열을 기준으로 DataFrame을 정렬하는 방법에 대해 설명했습니다. `sort_values()` 메소드를 활용하면 쉽게 데이터를 정렬할 수 있으며, 정렬 기준을 자유롭게 설정할 수 있습니다.