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法律研究Python – 按组大小排序 Pandas 数据框？
为了对 Pandas 数据框进行分组，我们使用 groupby()。要按升序或降序对分组后的数据框进行排序，请使用 sort_values()。size() 方法用于获取数据框的大小。
步骤
按组大小对 Pandas 数据框进行排序的步骤如下所示。
-
导入 Pandas 库并创建一个 Pandas 数据框。
-
使用 **groupby()** 函数对列进行分组，并使用 **sort_values()** 函数按降序排序。
-
使用 **sort_values()** 函数按升序排序。
创建 Pandas 数据框
首先导入 Pandas 库，然后创建一个 Pandas 数据框。
import pandas as pd
# dataframe with one of the columns as Reg_Price
dataFrame = pd.DataFrame({
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],
"Reg_Price": [1000, 1400, 1000, 900, 1700, 900],
})
分组和排序
按 Reg_Price 列分组，并通过设置 **ascending=False** 按降序排序。
dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(ascending=False)
接下来，按 Reg_Price 列分组，并通过设置 **ascending=True** 按升序排序。
dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(ascending=True)
示例
在示例代码中，数据框包含 **Car** 和 **Reg_Price** 列。我们使用 **groupby()** 函数按 Reg_Price 列分组，并计算每个组的大小，然后使用 **sort_values()** 函数按降序和升序对这些组的大小进行排序。
import pandas as pd
# dataframe with one of the columns as Reg_Price
dataFrame = pd.DataFrame(
{
"Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],
"Reg_Price": [1000, 1400, 1000, 900, 1700, 900]
}
)
print("DataFrame...\n",dataFrame)
# group according to Reg_Price column and sort in descending order
print("Sorted in Descending order...\n")
print(dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(ascending=False))
# group according to Reg_Price column and sort in ascending order
print("Sorted in Ascending order...\n")
print(dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(ascending=True))
输入数据框
| 车型 | 注册价格 | |
|---|---|---|
| 0 | 宝马 | 1000 |
| 1 | 雷克萨斯 | 1400 |
| 2 | 奥迪 | 1000 |
| 3 | 梅赛德斯 | 900 |
| 4 | 捷豹 | 1700 |
| 5 | 宾利 | 900 |
降序排列
| 注册价格 | |
|---|---|
| 1000 | 2 |
| 900 | 2 |
| 1700 | 1 |
| 1400 | 1 |
升序排列
| 注册价格 | |
|---|---|
| 1400 | 1 |
| 1700 | 1 |
| 900 | 2 |
| 1000 | 2 |
更新于：2024年10月9日
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