Để sắp xếp dữ liệu theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần, hãy sử dụng phương thức sort_values (). Đối với thứ tự giảm dần, hãy sử dụng như sau trong phương thức sort_values () -
ascending=False
Nhập thư viện bắt buộc -
import pandas as pd
Tạo DataFrame có 3 cột -
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']
}
) Để sắp xếp DataFrame theo thứ tự giảm 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 giảm dần -
dataFrame.groupby(['Car'])['Reg_Price'].count().reset_index(name='Count').sort_values(['Count'], ascending=False)
Ví dụ
Sau đây là mã -
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 descending order according to the element frequency
dataFrame = dataFrame.groupby(['Car'])['Reg_Price'].count().reset_index(name='Count').sort_values(['Count'], ascending=False)
print"\nSorting DataFrame ...\n",dataFrame Đầu ra
Điều này sẽ tạo ra kết quả sau -
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 ... Car Count 0 BMW 2 1 Lexus 2 2 Mercedes 1 3 Mustang 1