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有一个dataframe,df
Index Date Name Category
0 2017-08-09 ABC-SAP 1
1 2017-08-09 CDE-WAS 2
2 2017-08-10 DEF 3
3 2017-08-11 DEF 3
4 2017-08-11 CDE-WAS 2
5 2017-08-11 CDE-WAS 2
我执行了这段代码:
df2=pd.DataFrame(df, columns= ['Name','Category'])
df2= df['Name'].groupby(df['Category']).value_counts()
print(df2)
然后我得到:
Index Name
(1,ABC-SAP) 1
(2,CDE-WAS) 3
(3,DEF) 2
value.counts( ) 不返回 NAME 列的降序。我真的很想按从高到低的降序排列。有什么办法吗?
最佳答案
对我来说它工作得很好,但你可以测试替代解决方案:
df2 = df['Name'].groupby(df['Category']).value_counts()
print(df2)
Category Name
Pri CDE-WAS 3
DEF 2
ABC-SAP 1
Name: Name, dtype: int64
df2 = df.groupby('Category')['Name'].value_counts()
print(df2)
Category Name
Pri CDE-WAS 3
DEF 2
ABC-SAP 1
Name: Name, dtype: int64
编辑:
要对所有值进行排序,请使用 sort_values
:
df1 = df.groupby('Category')['Name'].value_counts().sort_values(ascending=False)
关于python - pandas value_counts( ) 不按降序排列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47899830/
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这是我的数据框: email title id --------------------------------- balh@blah.com Title a
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!