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:
- 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')
- 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()
- 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])
- 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。