极客笔记Python Pandas-按元素频率升序排序数据框
在数据分析的过程中，经常需要对数据框进行排序。在 Pandas 中，一般情况下我们使用 sort_values 函数来进行排序。这个函数的语法如下：
DataFrame.sort_values(
by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort',
na_position='last', ignore_index=False, key=None)
其中，by 参数是必填参数，指定排序的依据。而我们要按元素频率升序排序，就需要按照元素频率作为排序的依据。
按元素频率升序排序
Pandas 提供了 value_counts 函数来计算一个序列中每个值出现的频率，以及对这个序列进行降序排序。那么，按照元素频率升序排序就可以使用 value_counts 得到元素频率，然后借助 sort_values 进行排序。
具体来说，我们定义以下数据框：
import pandas as pd
# 定义数据框
data = pd.DataFrame({
'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 90]
})
数据框内容如下：
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | foo | one | 1 | 10 |
| 1 | bar | one | 2 | 20 |
| 2 | foo | two | 3 | 30 |
| 3 | bar | three | 4 | 40 |
| 4 | foo | two | 5 | 50 |
| 5 | bar | two | 6 | 60 |
| 6 | foo | one | 7 | 70 |
| 7 | foo | three | 8 | 90 |
按照元素频率升序排序的代码如下：
sorted_data = data.stack().value_counts().sort_values().index.tolist()
data.apply(lambda x: pd.Categorical(x, categories=sorted_data)).sort_values(
by=['A', 'B', 'C', 'D']).reset_index(drop=True)
运行结果：
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | bar | three | 4 | 40 |
| 1 | bar | two | 6 | 60 |
| 2 | bar | one | 2 | 20 |
| 3 | foo | three | 8 | 90 |
| 4 | foo | two | 3 | 30 |
| 5 | foo | two | 5 | 50 |
| 6 | foo | one | 1 | 10 |
| 7 | foo | one | 7 | 70 |
由于 Pandas 的排序机制，我们需要将数据框的元素先打平（使用 stack 函数）再进行排序。另外，因为 value_counts 输出的是一个序列，而我们需要将它作为排序的依据，需要将序列中的值转换为分类变量（使用 Categorical 函数）。
最后，我们将分类变量作为排序的依据调用 sort_values 函数即可。
结论
通过以上示例，我们学习了如何使用 Pandas 按照元素频率升序排序数据框。虽然需要多一步将序列转为分类变量，但是这个方法在 Pandas 中是一个比较常用的技巧，希望对你的数据分析有帮助。