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在Pandas中根据行频对数据框进行排序

  • Post category:Python

  1. 背景知识
    在Pandas中，我们可以使用sort_values()方法对数据框进行排序，能够标准升序或降序排列，实现对指定列或行频的排序。

  2. 根据行频对数据框进行排序
    以Iris数据集为例，如何根据花瓣宽度（petal_width）这一列的频率进行排序呢？

首先，我们要加载数据集，这里使用Pandas内置的read_csv()方法：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)
data.columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']

接着，我们可以使用value_counts()方法获取该列的频率信息，并将其分配给变量frequency：

frequency = data['petal_width'].value_counts()

此时，如果使用print()方法显示出frequency的值，你会看到一列降序排列的值，每行显示出petal_width的值及其对应的频数。如：

0.2    28
1.3    13
1.5    12
0.4     8
...

最后，我们可以使用sort_values()方法对数据框进行排序操作。以降序排列频率为例：

sorted_data = data.sort_values(by='petal_width', ascending=False)

输出结果如下，可看到数据框已按petal_width频率的降序排列：

     sepal_length  sepal_width  petal_length  petal_width           class
100           6.3          3.3           6.0          2.5  Iris-virginica
109           7.2          3.6           6.1          2.5  Iris-virginica
144           6.7          3.3           5.7          2.5  Iris-virginica
148           6.2          3.4           5.4          2.3  Iris-virginica
...
  1. 完整代码
import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)
data.columns = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']

# 获取petal_width列的频率信息
frequency = data['petal_width'].value_counts()

# 根据petal_width频率的降序排列数据框
sorted_data = data.sort_values(by='petal_width', ascending=False)

print(sorted_data)

以上就是在Pandas中根据行频对数据框进行排序的完整攻略，希望可以帮助到你。

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