Để sắp xếp dữ liệu theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần, hãy sử dụng phương thức sort_values (). Đối với thứ tự tăng dần, hãy sử dụng phương thức sort_values () sau đây -
ascending =True
Nhập thư viện bắt buộc -
nhập gấu trúc dưới dạng pd
Tạo DataFrame có 3 cột -
dataFrame =pd.DataFrame ({"Xe":['BMW', 'Lexus', 'BMW', 'Mustang', 'Mercedes', 'Lexus'], "Reg_Price":[7000, 1500, 5000 , 8000, 9000, 2000], "Địa điểm":['Pune', 'Delhi', 'Mumbai', 'Hyderabad', 'Bangalore', 'Chandigarh']}) Để sắp xếp DataFrame theo thứ tự tăng dần theo tần suất phần tử, chúng ta cần đếm số lần xuất hiện. Do đó, count () cũng được sử dụng với sort_values () được đặt để sắp xếp thứ tự tăng dần -
dataFrame.groupby (['Car']) ['Reg_Price']. count (). reset_index (name ='Count'). sort_values (['Count'], ascending =True)
Ví dụ
Sau đây là mã -
nhập gấu trúc dưới dạng pd # Create DataFramedataFrame =pd.DataFrame ({"Car":['BMW', 'Lexus', 'BMW', 'Mustang', 'Mercedes', 'Lexus'], "Reg_Price":[7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 2000], "Địa điểm":['Pune', 'Delhi', 'Mumbai', 'Hyderabad', 'Bangalore', 'Chandigarh']}) print "DataFrame .. . \ n ", dataFrame # Sắp xếp DataFrame theo thứ tự tăng dần theo tần số phần tửdataFrame =dataFrame.groupby (['Xe']) ['Reg_Price']. count (). reset_index (name ='Count'). sort_values ([ 'Count'], ascending =True) print "\ nSắp xếp DataFrame theo thứ tự tăng dần ... \ n", dataFrame Đầu ra
Điều này sẽ tạo ra kết quả sau -
Dữ liệu