पायथन - समूह आकार के आधार पर पांडों के डेटाफ्रेम को क्रमबद्ध करें?

पंडों के डेटाफ्रेम को समूहीकृत करने के लिए, हम ग्रुपबाय () का उपयोग करते हैं। समूहीकृत डेटाफ़्रेम को आरोही या अवरोही क्रम में सॉर्ट करने के लिए, सॉर्ट_वैल्यू () का उपयोग करें। डेटाफ़्रेम आकार प्राप्त करने के लिए आकार () विधि का उपयोग किया जाता है।

आरोही क्रम क्रम के लिए, निम्नलिखित का उपयोग sort_values() में करें -

ascending=True

अवरोही क्रम क्रम के लिए, निम्नलिखित का उपयोग sort_values() में करें -

ascending=False

सबसे पहले, एक पांडा डेटाफ़्रेम बनाएं -

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],
      "Reg_Price": [1000, 1400, 1000, 900, 1700, 900]
   }
)

इसके बाद, Reg_Price कॉलम के अनुसार समूह बनाएं और अवरोही क्रम में क्रमबद्ध करें -

dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(ascending=False)

इसके बाद, Reg_Price कॉलम के अनुसार समूह बनाएं और आरोही क्रम में क्रमबद्ध करें -

dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(ascending=True)

उदाहरण

निम्नलिखित कोड है -

import pandas as pd

# dataframe with one of the columns as Reg_Price
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],

      "Reg_Price": [1000, 1400, 1000, 900, 1700, 900]
   }
)

print"DataFrame...\n",dataFrame

# group according to Reg_Price column and sort in descending order
print"Sorted in Descending order...\n";
print(dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(ascending=False))

# group according to Reg_Price column and sort in ascending order
print"Sorted in Ascending order...\n";
print(dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(ascending=True))

आउटपुट

यह निम्नलिखित आउटपुट देगा -

DataFrame...
       Car   Reg_Price
0      BMW        1000
1    Lexus        1400
2     Audi        1000
3 Mercedes         900
4   Jaguar        1700
5  Bentley         900
Sorted in Descending order...

Reg_Price
1000    2
900     2
1700    1
1400    1
dtype: int64
Sorted in Ascending order...

Reg_Price
1400    1
1700    1
900     2
1000    2
dtype: int64