pandas返回指定列的顺序数

在Pandas库中，如果你想要获取某个列的计数（即该列中每个独特值的数量），你可以使用`value_counts()`函数。这个函数会对列的非空元素进行计数，并返回一个Series对象，其中索引是唯一的值，对应的值是这些值在原列中出现的次数。

例如，假设你有一个DataFrame `df`，并且你想计算名为'column_name'的列的频数，你可以这样做：

count_series = df['column_name'].value_counts()

这将返回一个按频率降序排列的结果，如果需要升序排列，可以在调用时添加`ascending=False`参数：

count_series = df['column_name'].value_counts(ascending=True)

如果你想查看前n个最常见的值及其计数，可以加上`nlargest(n)`或`nsmallest(n)`：

top_counts = count_series.nlargest(5) # 或者 nsmallest(5) for smallest

相关问题

pandas dataframe改变列顺序

在Pandas库中，如果你想改变DataFrame的数据列顺序，可以使用`reindex()`、`rename()`或者简单的`loc`或`iloc`操作。以下是几种常见方法：

1. **使用`reindex()`**: 这个函数可以创建一个新的索引并相应地移动数据。例如：

   df = df.reindex(columns=['新列名1', '新列名2', ...])

2. **使用`rename()`**结合`columns`参数: 首先将旧列名列转换为Series，然后用新的列名替换：

   new_columns = ['新列名1', '新列名2']
   df = df.rename(columns=dict(zip(df.columns, new_columns)))

3. **使用`loc`或`iloc`**: 如果仅想基于位置调整顺序，可以用整数索引来指定列的位置：

   df = df.loc[:, [0, 2, 1]]  # 列序从0开始，按升序排列

或者

   df = df.iloc[:, [1, 0, 2]]  # 直接用列编号调整

请注意，上述操作会直接修改原DataFrame，不会返回新的副本。如果你不想改变原始DataFrame，可以在操作前加上`.copy()`。

python怎么指定列的顺序

在Python中，可以使用pandas库来指定列的顺序。pandas提供了一个方法叫做reindex()，可以重新排列DataFrame中的列。以下是一种常用的方法来指定列的顺序：

1. 创建一个DataFrame对象。

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

这将创建一个包含三列（A，B，C）的DataFrame对象。

2. 指定列的顺序。

desired_order = ['B', 'C', 'A']
df = df.reindex(columns=desired_order)

在这里，我们使用reindex()方法，并将desired_order列表作为columns参数传递给它。这将重新排列DataFrame对象的列，以按照我们指定的顺序显示。

最后，你将得到一个按照指定顺序排列的DataFrame对象。

需要注意的是，reindex()方法会返回一个重新排列了列顺序的新DataFrame对象。如果你想要在原始DataFrame对象上修改列的顺序，可以使用inplace=True参数。

df.reindex(columns=desired_order, inplace=True)

这样就会直接修改原始DataFrame对象的列顺序。

通过上述方式，你可以根据自己的需求来指定并调整DataFrame中列的顺序。