python – pandas value_counts()不按降序排列

发布时间：2020-12-16 22:28:53 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：有一个数据帧,df Index Date Name Category 0 2017-08-09 ABC-SAP 1 1 2017-08-09 CDE-WAS 2 2 2017-08-10 DEF 3 3 2017-08-11 DEF 3 4 2017-08-11 CDE-WAS 2 5 2017-08-11 CDE-WAS 2 我执行了这段代码： df2=pd.DataFrame(df,columns= ['Name','Category'])

有一个数据帧,df

Index              Date               Name         Category
 0            2017-08-09              ABC-SAP       1
 1            2017-08-09              CDE-WAS       2
 2            2017-08-10              DEF           3
 3            2017-08-11              DEF           3
 4            2017-08-11              CDE-WAS       2
 5            2017-08-11              CDE-WAS       2

我执行了这段代码：

df2=pd.DataFrame(df,columns= ['Name','Category'])
df2= df['Name'].groupby(df['Category']).value_counts()
print(df2)

然后我得到：

 Index             Name
 (1,ABC-SAP)       1              
 (2,CDE-WAS)       3                         
 (3,DEF)           2

value.counts()不会在NAME列上返回降序.我真的希望从最高到最低的数量按降序排列.这样做的方式？

最佳答案

对我来说它工作得很好,但你可以测试替代解决方案：

df2 = df['Name'].groupby(df['Category']).value_counts()
print(df2)
Category  Name   
Pri       CDE-WAS    3
          DEF        2
          ABC-SAP    1
Name: Name,dtype: int64


df2 = df.groupby('Category')['Name'].value_counts()
print(df2)
Category  Name   
Pri       CDE-WAS    3
          DEF        2
          ABC-SAP    1
Name: Name,dtype: int64

编辑：

对于排序所有值使用sort_values：

df1 = df.groupby('Category')['Name'].value_counts().sort_values(as??cending=False)

（编辑：李大同）

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