Pandy: jak sortować wyniki value_counts()

Za pomocą funkcji value_counts() w pandach możesz zliczać wystąpienia wartości w danej kolumnie DataFrame.

Do sortowania wyników funkcji value_counts() można użyć jednej z następujących metod:

Metoda 1: Sortuj konta w kolejności malejącej (domyślna)

 df. my_column . value_counts ()

Metoda 2: Posortuj konta w kolejności rosnącej

 df. my_column . value_counts (). sort_values ()

Metoda 3: Sortuj liczby w kolejności, w jakiej pojawiają się w DataFrame

 df. my_column . value_counts ()[df. my_column . single ()]

Poniższe przykłady pokazują, jak w praktyce używać każdej metody z następującą ramką DataFrame pand:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C'],
                   ' points ': [15, 12, 18, 20, 22, 28, 35, 40]})

#view DataFrame
print (df)

  team points
0 to 15
1 to 12
2 B 18
3 B 20
4 B 22
5 B 28
6 B 35
7 C 40

Przykład 1: Sortuj konta w kolejności malejącej

Poniższy kod pokazuje, jak zliczyć wystąpienia każdej unikalnej wartości w kolumnie zespołu i posortować liczby w kolejności malejącej:

 #count occurrences of each value in team column and sort in descending order
df. team . value_counts ()

B5
At 2
C 1
Name: team, dtype: int64

Należy pamiętać, że liczniki są domyślnie sortowane w kolejności malejącej.

Przykład 2: Sortuj konta w kolejności rosnącej

Poniższy kod pokazuje, jak zliczyć wystąpienia każdej unikalnej wartości w kolumnie zespołu i posortować liczby w kolejności rosnącej:

 #count occurrences of each value in team column and sort in ascending order
df. team . value_counts (). sort_values ()

C 1
At 2
B5
Name: team, dtype: int64

Należy pamiętać, że konta są teraz posortowane rosnąco, czyli od najmniejszego do największego.

Przykład 3: Sortuj konta w kolejności, w jakiej pojawiają się w DataFrame

Poniższy kod pokazuje, jak policzyć wystąpienia każdej unikalnej wartości w kolumnie zespołu i posortować liczby w kolejności, w jakiej unikalne wartości pojawiają się w DataFrame:

 #count occurrences of each value in team column and sort in order they appear
df. team . value_counts ()[df. team . single ()]

At 2
B5
C 1
Name: team, dtype: int64

Należy pamiętać, że liczniki są teraz sortowane w oparciu o kolejność, w jakiej unikalne wartości pojawiają się w DataFrame.

Na przykład w kolumnie zespołu najpierw pojawia się wartość „A”, następnie „B”, a na końcu „C”.

Oto kolejność, w jakiej liczby pojawiają się na wynikach.

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe zadania w pandach:

Pandy: jak sporządzać rachunki wartości
Pandy: Jak korzystać z GroupBy i liczenia wartości
Pandy: jak przedstawić wartość_liczby jako procent