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当我执行 data[genres].sum() 时，我得到以下结果
Action 1891
Adult 9
Adventure 1313
Animation 314
Biography 394
Comedy 3922
Crime 1867
Drama 5697
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Sport 288
Thriller 2832
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dtype: int64
但是当我尝试使用 np.sort
genre_count = np.sort(data[genres].sum())[::-1]
pd.DataFrame({'Genre Count': genre_count})`
我得到以下结果
`Out[19]:
Genre Count
0 5697
1 3922
2 2832
3 2441
4 1891
5 1867
6 1313
7 1215
8 1009
9 916
10 897
11 754
12 512
13 394
14 371
15 358
16 314
17 288
18 260
19 235
20 40
21 9
22 1
23 1
预期的结果应该是这样的:
Genre Count
Drama 5697
Comedy 3922
Thriller 2832
Romance 2441
Action 1891
Crime 1867
Adventure 1313
Horror 1215
Mystery 1009
Fantasy 916
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War 512
Biography 394
Music 371
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Animation 314
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Musical 260
Western 235
Film-Noir 40
Adult 9
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Reality-TV 1
似乎 numpy 忽略了流派列。
有人可以帮助我了解我哪里出错了吗？
最佳答案
data[genres].sum() 返回一个系列。流派列实际上不是列 - 它是索引。
np.sort 只查看 DataFrame 或 Series 的值，不在索引处，它返回一个新的 NumPy 数组，其中包含排序后的 数据[流派].sum() 值。索引信息丢失。
排序 data[genres].sum() 并保留索引信息的方法是:
genre_count = data[genres].sum()
genre_count.sort(ascending=False) # in-place sort of genre_count, high to low
然后，您可以根据需要将排序后的 genre_count 系列转回 DataFrame:
pd.DataFrame({'Genre Count': genre_count})
关于python - numpy sort 在对 pandas DataFrame 进行排序时表现得很奇怪，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29059813/
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