Python Pandas - 根据元素频率按升序对 DataFrame 进行排序

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

要按升序或降序对数据进行排序，请使用sort_values()method。对于升序，使用以下sort_values()方法 -

ascending=True

导入所需的库 -

import pandas as pd

创建一个包含 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']
   }
)

要根据元素频率按升序对 DataFrame 进行排序，我们需要计算出现次数。因此，count()也与sort_values()set 一起用于升序排序 -

dataFrame.groupby(['Car'])['Reg_Price'].count().reset_index(name='Count').sort_values(['Count'], ascending=True)

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 ascending order according to the element frequency
dataFrame = dataFrame.groupby(['Car'])['Reg_Price'].count().reset_index(name='Count').sort_values(['Count'], ascending=True)
print"\nSorting DataFrame in ascending order ...\n",dataFrame
输出结果

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 in ascending order ...
        Car   Count
2  Mercedes       1
3   Mustang       1
0       BMW       2
1     Lexus       2

以上是 Python Pandas - 根据元素频率按升序对 DataFrame 进行排序 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/351621.html

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