पायथन - ग्रुप किए गए पैंडास डेटाफ्रेम को ग्रुप साइज के अनुसार सॉर्ट करें

परिचय

पैंडास डेटाफ्रेम को ग्रुप करने के लिए groupby() का उपयोग किया जाता है। ग्रुप किए गए डेटाफ्रेम को आरोही या अवरोही क्रम में सॉर्ट करने के लिए sort_values() का उपयोग करें। size() मेथड डेटाफ्रेम का आकार प्राप्त करने के लिए उपयोग किया जाता है।

सिंटैक्स

आरोही क्रम के लिए:

ascending=True

अवरोही क्रम के लिए:

ascending=False

चरण-दर-चरण कार्यान्वयन

1. पैंडास डेटाफ्रेम बनाएं

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

2. Reg_Price कॉलम के अनुसार ग्रुप करें और अवरोही क्रम में सॉर्ट करें

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

3. Reg_Price कॉलम के अनुसार ग्रुप करें और आरोही क्रम में सॉर्ट करें

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

पूर्ण उदाहरण

import pandas as pd

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

print("DataFrame...\n", dataFrame)
print("Sorted in Descending order...\n")
print(dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(ascending=False))
print("Sorted in Ascending order...\n")
print(dataFrame.groupby('Reg_Price').size().sort_values(ascending=True))

आउटपुट

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