微客导航 » 文章资讯 » Python – 按组大小对分组的 Pandas 数据框进行排序？

Python – 按组大小对分组的 Pandas 数据框进行排序？

2023-06-02 21:35:04 436

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数据框进行排序，请使用sort_values().该size()方法用于获取数据帧大小。

对于升序排序，请使用以下内容sort_values()-

ascending=True

对于降序排序，请使用以下内容sort_values()-

ascending=False

首先，创建一个熊猫数据框-

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],
      "Reg_Price": [1000, 1400, 1000, 900, 1700, 900]
   }
)

接下来，根据Reg_Price列分组并按降序排序-

dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(ascending=False)

接下来，根据Reg_Price列分组并按升序排序-

dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(ascending=True)

示例

以下是代码-

import pandas as pd

#dataframewithoneofthecolumnsasReg_Price
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],

      "Reg_Price": [1000, 1400, 1000, 900, 1700, 900]
   }
)

print"DataFrame...\n",dataFrame

#groupaccordingtoReg_Pricecolumnandsortindescendingorder
print"Sorted in Descending order...\n";
print(dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(ascending=False))

#groupaccordingtoReg_Pricecolumnandsortinascendingorder
print"Sorted in Ascending order...\n";
print(dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(ascending=True))

输出结果

这将产生以下输出-

DataFrame...
       Car   Reg_Price
0      BMW        1000
1    Lexus        1400
2     Audi        1000
3 Mercedes         900
4   Jaguar        1700
5  Bentley         900
Sorted in Descending order...

Reg_Price
1000    2
900     2
1700    1
1400    1
dtype: int64
Sorted in Ascending order...

Reg_Price
1400    1
1700    1
900     2
1000    2
dtype: int64

返回顶部
3162201930
czq8825@qq.com

Python – 按组大小对分组的 Pandas 数据框进行排序？

示例

热门推荐

随机推荐