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法律研究Python Pandas - 按元素频率降序对 DataFrame 进行排序
要按升序或降序对数据进行排序，请使用 sort_values() 方法。对于降序，在 sort_values() 方法中使用以下内容 -
ascending=False
导入所需的库 -
import pandas as pd
创建包含 3 列的 DataFrame -
dataFrame = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'BMW', 'Mustang', 'Mercedes', 'Lexus'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 2000],"Place": ['Pune', 'Delhi', 'Mumbai', 'Hyderabad', 'Bangalore', 'Chandigarh']
}
)要按元素频率对 DataFrame 进行降序排序，我们需要对出现的次数进行计数。因此，count() 也与 sort_values() 一起使用，该 sort_values() 设置为降序排序 -
dataFrame.groupby(['Car'])['Reg_Price'].count().reset_index(name='Count').sort_values(['Count'], ascending=False)
示例
以下是代码 -
import pandas as pd
# Create DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'BMW', 'Mustang', 'Mercedes', 'Lexus'],"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 2000],"Place": ['Pune', 'Delhi', 'Mumbai', 'Hyderabad', 'Bangalore', 'Chandigarh']
}
)
print"DataFrame ...\n",dataFrame
# Sort DataFrame in descending order according to the element frequency
dataFrame = dataFrame.groupby(['Car'])['Reg_Price'].count().reset_index(name='Count').sort_values(['Count'], ascending=False)
print"\nSorting DataFrame ...\n",dataFrame输出
这将产生以下输出 -
DataFrame ... Car Place Reg_Price 0 BMW Pune 7000 1 Lexus Delhi 1500 2 BMW Mumbai 5000 3 Mustang Hyderabad 8000 4 Mercedes Bangalore 9000 5 Lexus Chandigarh 2000 Sorting DataFrame ... Car Count 0 BMW 2 1 Lexus 2 2 Mercedes 1 3 Mustang 1
更新时间： 20-Sep-2021
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