Python Pandas-按元素频率升序排序数据框

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

ascending=True

导入所需库−

import pandas as pd

创建具有3列的DataFrame−

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['宝马','雷克萨斯'，'宝马','野马'，'奔驰','雷克萨斯']，"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 2000]，"Place": ['浦那'，'新德里', '孟买', '海德拉巴', '班加罗尔', '昌迪加尔']
   }
)

按元素频率升序排列数据框，我们需要计算出现次数。因此，sort_values()设置为升序排列也会与count()一起使用−

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

例子

以下是代码−

import pandas as pd

#创建DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['宝马','雷克萨斯'，'宝马','野马'，'奔驰','雷克萨斯']，"Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 2000]，"Place": ['浦那'，'新德里', '孟买', '海德拉巴', '班加罗尔', '昌迪加尔']
   }
)

print"DataFrame ...\n",dataFrame

#按元素频率升序排序数据框
dataFrame = dataFrame.groupby(['Car'])['Reg_Price'].count().reset_index(name='Count').sort_values(['Count'], ascending=True)

print"\n Sorting DataFrame in ascending order ...\n",dataFrame

输出

这将产生以下输出−

DataFrame ...
        Car      Place   Reg_Price
0       宝马        浦那            7000
1     雷克萨斯   新德里            1500
2       宝马     孟买             5000
3    野马  海德拉巴            8000
4  奔驰  班加罗尔             9000
5     雷克萨斯 昌迪加尔           2000

按元素频率升序排序数据框...
        Car   Count
2  奔驰        1
3    野马        1
0       宝马       2
1    雷克萨斯     2