Python – 按组大小对分组的 Pandas 数据框进行排序？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

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
# 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

以上是 Python – 按组大小对分组的 Pandas 数据框进行排序？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/357080.html

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