在Pandas中根据行频对数据框进行排序

在这篇文章中，我们将讨论如何在pandas中使用count()和sort_values()。因此，pandas中的count计算了数据框架列中元素的频率，然后根据元素频率对数据框架进行排序。

count()：这个方法将显示你的DataFrame中每一列的值的数量。
sort_values()：这个方法帮助我们对我们的数据框架进行排序。在这个方法中，我们传递列，我们的数据框架将根据这一列进行排序。

例子1：程序根据元素频率以降序对数据框进行排序。

# import pandas
import pandas as pd
  
# create dataframe
df = pd.DataFrame({'Name': ['Mukul', 'Rohan', 'Mukul', 'Manoj',
                            'Kamal', 'Rohan', 'Robin'],
                     
                   'age': [22, 22, 21, 20, 21, 24, 20]})
  
# print dataframe
print(df)
  
# use count() and sort()
df = df.groupby(['Name'])['age'].count().reset_index(
  name='Count').sort_values(['Count'], ascending=False)
  
# print dataframe
print(df)

输出:

在Pandas中根据行频对数据框进行排序

例子2：程序根据元素频率以升序对数据框进行排序。

# import pandas
import pandas as pd
  
# create dataframe
df = pd.DataFrame({'Name': ['Mukul', 'Rohan', 'Mukul', 'Manoj',
                            'Kamal', 'Rohan', 'Robin'],
                     
                   'age': [22, 22, 21, 20, 21, 24, 20]})
  
# print dataframe
print(df)
  
# use count() and sort()
df = df.groupby(['Name'])['age'].count().reset_index(
  name='Count').sort_values(['Count'], ascending=True)
  
# print dataframe
print(df)

输出:

在Pandas中根据行频对数据框进行排序