groupby和sort_values( ascending=False)在python的用途
时间: 2024-04-02 20:31:35 浏览: 16
`groupby`和`sort_values(ascending=False)`是pandas库中常用的两个函数。
`groupby`函数用于按照某一列或多列对数据进行分组,然后对每个分组进行聚合操作,例如计算平均值、求和、计数等等。语法为:`dataframe.groupby(by=列名或列名的列表).agg(聚合函数)`。
`sort_values(ascending=False)`函数用于对数据进行排序,ascending参数为False时表示降序排序,为True时表示升序排序。语法为:`dataframe.sort_values(by=列名, ascending=False)`。
这两个函数的使用场景有很多,例如在数据分析和数据挖掘中,用groupby函数对数据进行分组,然后对分组后的数据进行统计分析,可以更好地理解和分析数据;使用sort_values函数可以对数据进行排序,便于查看数据的分布情况和发现数据中的规律。
相关问题
Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform,data.Genre) Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending = False) Plat_Global_Sales = data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) Genre_Global_Sales = data.groupby('Genre')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) f,ax = plt.subplots(1,3,figsize=(25,8),dpi=100) sns.barplot(Plat_Genre_sum.values,Plat_Genre_sum.index,ax=ax[0]) ax[0].set_title('Platform_Genre') sns.barplot(Plat_Global_Sales.values,Plat_Global_Sales.index,ax=ax[1]) ax[1].set_title('Platform_Global_Sales') sns.barplot(Genre_Global_Sales.values,Genre_Global_Sales.index,ax=ax[2]) ax[2].set_title('Genre_Global_Sales') plt.show()
这段代码是用来进行数据可视化的,主要是通过使用Python的`pandas`和`matplotlib`库来创建柱状图。下面是对代码的解释:
1. `Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform,data.Genre)`:这行代码使用`pd.crosstab`函数创建一个数据透视表,用于计算不同平台和不同游戏类型之间的交叉计数。
2. `Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending = False)`:这行代码计算每个平台上的游戏类型总数,并按降序排列。
3. `Plat_Global_Sales = data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False)`:这行代码使用`groupby`函数按平台对销售额进行分组,并计算每个平台的全球销售总额,然后按降序排列。
4. `Genre_Global_Sales = data.groupby('Genre')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False)`:这行代码使用`groupby`函数按游戏类型对销售额进行分组,并计算每种类型的全球销售总额,然后按降序排列。
5. `f,ax = plt.subplots(1,3,figsize=(25,8),dpi=100)`:这行代码创建一个包含3个子图的画布对象,并指定画布的尺寸和分辨率。
6. `sns.barplot(Plat_Genre_sum.values,Plat_Genre_sum.index,ax=ax[0])`:这行代码使用`sns.barplot`函数绘制平台和游戏类型之间的柱状图,并将结果显示在第一个子图上。
7. `ax[0].set_title('Platform_Genre')`:这行代码设置第一个子图的标题为'Platform_Genre'。
8. `sns.barplot(Plat_Global_Sales.values,Plat_Global_Sales.index,ax=ax[1])`:这行代码使用`sns.barplot`函数绘制平台和全球销售额之间的柱状图,并将结果显示在第二个子图上。
9. `ax[1].set_title('Platform_Global_Sales')`:这行代码设置第二个子图的标题为'Platform_Global_Sales'。
10. `sns.barplot(Genre_Global_Sales.values,Genre_Global_Sales.index,ax=ax[2])`:这行代码使用`sns.barplot`函数绘制游戏类型和全球销售额之间的柱状图,并将结果显示在第三个子图上。
11. `ax[2].set_title('Genre_Global_Sales')`:这行代码设置第三个子图的标题为'Genre_Global_Sales'。
12. `plt.show()`:这行代码显示所有的子图。
这段代码的目的是展示不同平台、游戏类型以及全球销售额之间的关系,通过柱状图可以直观地观察到各个变量之间的差异和趋势。
s = df.groupby('Country').count().sort_values(ascending=False).head(20)TypeError: sort_values() missing 1 required positional argument: 'by'
This error occurs because the `sort_values()` method requires the `by` parameter to specify which column or columns to sort by.
To fix the error, you can modify the code to specify which column to sort by, for example:
```python
s = df.groupby('Country').count().sort_values(by='Column_Name', ascending=False).head(20)
```
Replace `Column_Name` with the name of the column you want to sort by.