Python ŌĆō 如何按组大小对 Pandas dataframe 进行排序？

在 Pandas 中，我们经常需要对数据进行排序。有时候，我们需要按照某一列的值来排序，但是在其他情况下，我们需要按照数据中某一列的计数值来排序。这是一个非常普遍的需求，尤其是在数据分析和机器学习领域中。在本文中，我们将学习如何使用 Python 和 Pandas 按照组大小对 dataframe 进行排序。

通常情况下，我们首先需要加载数据，并将其转换成 Pandas dataframe。在本文中，我们使用以下的例子数据：

import pandas as pd

data = {'Group': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'],
            'Value': [5, 3, 6, 2, 4, 8, 3, 7, 9]}

df = pd.DataFrame(data)

在这个例子中，我们创建了一个具有两列和九行的 dataframe。其中一列是 ‘Group’，另一列是 ‘Value’。’Group’ 列中包含了三个不同的值：A、B 和 C。

按组大小排序

我们需要对 dataframe 进行排序，并按照 ‘Group’ 列中的值对其进行分组。为此，我们可以使用 Pandas 中的 groupby 方法来分组数据。然后，我们计算每个组中的元素数量，然后将每个组的大小与原始 dataframe 中 ‘Group’ 列相关联。

group_sizes = df.groupby(['Group']).size()

df = df.merge(group_sizes.to_frame(name='Group_Size'), on=['Group'], how='left')

print(df)

输出：

Group  Value  Group_Size
0     A      5           3
1     B      3           3
2     C      6           3
3     A      2           3
4     B      4           3
5     C      8           3
6     A      3           3
7     B      7           3
8     C      9           3

我们使用了 size() 方法来计算每个组的的大小，并将其命名为 Group_Size。我们然后使用 merge() 方法来合并两个 dataframe，其中 Group_Size 列被添加到了原始 dataframe。这使我们可以将每个组的大小与 ‘Group’ 列相关联。

现在，我们可以对 dataframe 进行排序，并按照组的大小排序：

df = df.sort_values(by=['Group_Size', 'Group'], ascending=False)

print(df)

输出：

Group  Value  Group_Size
8     C      9           3
5     C      8           3
2     C      6           3
7     B      7           3
4     B      4           3
1     B      3           3
6     A      3           3
0     A      5           3
3     A      2           3

在这个例子中，我们首先使用 sort_values() 方法来按照 ‘Group_Size’ 列和 ‘Group’ 列进行排序。ascending=False 的作用是，我们希望每个组按照它们的大小降序排列。这使我们可以按照每个组的大小来排列 dataframe。

结论

在本篇文章中，我们学习了如何使用 Python 和 Pandas 按照组的大小对 dataframe 进行排序。首先，我们使用 groupby() 方法将 dataframe 按照 ‘Group’ 列进行分组，然后计算每个组的大小并将其添加到 dataframe 中。最后，我们使用 sort_values() 方法根据组的大小对 dataframe 进行排序。

以上就是按组大小对 Pandas dataframe 进行排序的方法，希望对你有所帮助。