Python in Excel für die DatenanalyseDaten sortieren und Ranglisten erstellen mit Pandas
Wie Sie mit Pandas in Python umfangreiche Datensätze analysieren und die Extremwerte auswählen. Die Befehle sort_values(), head() und nlargest() oder nsmallest().
Warum Sortieren in der Datenanalyse so wichtig ist
Die Sortierung von Daten wird in der Praxis ständig benötigt. Typische Fragen sind zum Beispiel:
- Welche Transaktionen haben den höchsten Umsatz?
- Welche Produkte wurden am häufigsten verkauft?
- In welchen Städten wurden die größten Mengen abgesetzt?
- Welche Artikel haben die niedrigsten Preise?
Natürlich lassen sich solche Fragestellungen auch direkt in Excel mit Filtern und Sortierfunktionen bearbeiten. Mit Pandas geht das jedoch reproduzierbar, sehr schnell und mit wenig Code.
Gerade bei größeren Datenbeständen ist das ein großer Vorteil. Statt manuell nach einer Spalte zu sortieren, definieren Sie die Logik einmal im Code und können sie jederzeit erneut anwenden.
