pandas对数据透视表中的数据按价格也降序排列

可以使用 pandas 中的 `sort_values()` 方法来对数据透视表中的数据按价格降序排列。代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 使用数据透视表统计各区域各类户型的平均价格
result = pd.pivot_table(data, values='价格', index='区域', columns='户型', aggfunc='mean')

# 对数据按价格降序排列
result = result.sort_values(by='价格', ascending=False)

# 打印统计结果
print(result)

其中，`sort_values()` 方法的第一个参数为要排序的列名，第二个参数为排序方式，`ascending=False` 表示按降序排列。上述代码中，我们将数据透视表中的数据按价格降序排列。最终得到的 `result` 数据框即为各区域各类户型的平均价格，且按价格降序排列。

相关问题

如何通过Pandas创建包含出现次数排名的数据透视表？

在Pandas中，你可以先使用`value_counts()`函数计算特定列的值出现次数，然后将其转换为DataFrame并添加一列表示排名。下面是一个简单的步骤示例：

import pandas as pd

# 假设我们有一个名为df的DataFrame，你想计算'some_column'的出现次数排名
column_to_count = 'some_column'
count_series = df[column_to_count].value_counts()

# 添加排名列
ranked_df = count_series.reset_index()
ranked_df.columns = [column_to_count, 'counts', 'rank']  # 默认rank是基于出现次数降序排列
ranked_df['rank'] = ranked_df.groupby(column_to_count)['rank'].rank(ascending=False)  # 添加排名

print(ranked_df)

这里`reset_index()`函数将索引转换为列，`groupby()`和`rank()`函数则分别用于按原列分组并对排名进行排序。

python 数据透视表排序

在Python中，可以使用pandas库来创建和操作数据透视表，并且可以对数据透视表进行排序。下面是一个示例代码，演示了如何对数据透视表进行排序：

import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'New York', 'Paris', 'London'],
    'Sales': [100, 200, 150, 300, 250, 200]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建数据透视表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Sales', index='Name', columns='City')

# 对数据透视表按照指定列进行排序
sorted_pivot_table = pivot_table.sort_values(by='New York', ascending=False)

print(sorted_pivot_table)

输出结果如下：

City     London  New York  Paris
Name                            
Alice       NaN     300.0    NaN
Bob         NaN     250.0  200.0
Charlie   150.0       NaN    NaN

在上面的示例中，我们创建了一个数据透视表`pivot_table`，然后使用`sort_values()`方法按照'New York'这一列进行排序，设置`ascending=False`表示降序排列。最后打印出排序后的数据透视表。