데이터를 오름차순 또는 내림차순으로 정렬하려면 sort_values() 메서드를 사용합니다. 내림차순의 경우 sort_values() 메소드에서 다음을 사용하십시오 -
ascending=거짓
필요한 라이브러리 가져오기 -
pandas를 pd로 가져오기
3개의 열이 있는 DataFrame 만들기 -
dataFrame =pd.DataFrame( { "자동차":['BMW', '렉서스', 'BMW', '머스탱', '메르세데스', '렉서스'],"Reg_Price":[7000, 1500, 5000 , 8000, 9000, 2000],"장소":['푸네', '델리', '뭄바이', '하이데라바드', '방갈로르', '찬디가르'] }) DataFrame을 요소 빈도에 따라 내림차순으로 정렬하려면 발생 횟수를 계산해야 합니다. 따라서 count()는 내림차순 정렬에 대해 설정된 sort_values()와 함께 사용됩니다. -
dataFrame.groupby(['자동차'])['Reg_Price'].count().reset_index(name='Count').sort_values(['Count'], 오름차순=False)
예
다음은 코드입니다 -
pandas를 pd로 가져오기# Create DataFramedataFrame =pd.DataFrame( { "Car":['BMW', 'Lexus', 'BMW', 'Mustang', 'Mercedes', 'Lexus'],"Reg_Price":[7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 2000],"장소":['푸네', '델리', '뭄바이', '하이데라바드', '방갈로르', '찬디가르'] })print"DataFrame .. .\n",dataFrame# 요소 frequencydataFrame =dataFrame.groupby(['Car'])['Reg_Price'].count().reset_index(name='Count').sort_values([ '개수'], 오름차순=거짓)인쇄"\nDataFrame 정렬 중 ...\n",dataFrame 출력
이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -
DataFrame ... Car Place Reg_Price0 BMW Pune 70001 Lexus Delhi 15002 BMW Mumbai 50003 Mustang Hyderabad 80004 Mercedes Bangalore 90005 Lexus Chandigarh 2000Sorting DataFrame ... Car Count0 BMW Must ang21 Mercedes 1Lexus 1