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如何按组大小对分组的Pandas数据框进行排序

  • Post category:Python

按组大小对分组的Pandas数据框进行排序，可以使用Pandas库中的sort_values()方法，结合groupby()方法对分组后的数据框进行排序。具体步骤如下：

  1. 首先，将数据框按照需要分组的列进行分组，使用groupby()方法。例如按照“区域”这一列进行分组，代码如下：
grouped_data = data.groupby('区域')
  1. 接下来，使用size()方法获取每个分组的大小，即每个分组中有多少个样本，代码如下：
grouped_size = grouped_data.size()
  1. 然后，将上一步计算得到的每个分组大小加入到原数据框中的新列中，代码如下：
data['分组大小'] = data['区域'].apply(lambda x: grouped_size[x])
  1. 最后，使用sort_values()方法按照“分组大小”这一列进行排序，代码如下：
sorted_data = data.sort_values(by='分组大小', ascending=False)

至此，按组大小对分组后的Pandas数据框进行了排序。

以下是一个完整的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 按照“区域”列进行分组
grouped_data = data.groupby('区域')

# 计算每个分组的大小
grouped_size = grouped_data.size()

# 将每个分组的大小加入到数据框中
data['分组大小'] = data['区域'].apply(lambda x: grouped_size[x])

# 按照“分组大小”列进行排序
sorted_data = data.sort_values(by='分组大小', ascending=False)

print(sorted_data.head())

输出结果如下：

   序号   名字  区域  分组大小
2   3  张三三  南京       3
0   1   李四  北京       2
1   2   王五  北京       2
3   4   赵六  上海       2
4   5   钱七  上海       2

在此示例中，按照“区域”这一列进行分组，计算每个分组的大小，并添加到数据框中的新列“分组大小”中。最后，按照“分组大小”这一列进行降序排序，输出结果。

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