pandas size函数逆序排序

可以使用`sort_values()`函数对pandas数据框进行逆序排序，然后使用`size()`函数计算大小。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
    'Age': [25, 32, 18, 47, 22],
    'Country': ['USA', 'Canada', 'UK', 'Australia', 'USA']
})

# 按照国家分组并计算每个组的大小，然后按照大小进行逆序排序
grouped = df.groupby('Country').size().reset_index(name='Count').sort_values(by='Count', ascending=False)

print(grouped)

输出：

     Country  Count
1        USA      2
0  Australia      1
2      Canada      1
3         UK      1

这里首先使用`groupby()`函数按照国家分组，然后使用`size()`函数计算每个组的大小。`reset_index()`函数用于重置索引，并将计算的大小重命名为`Count`。最后使用`sort_values()`函数按照`Count`列进行逆序排序。

相关问题

pandas size函数

pandas中的size函数是用于返回DataFrame或Series中元素的总数，它返回的是一个整数值。具体用法如下：

对于DataFrame对象，可以使用以下语法：

df.size

对于Series对象，可以使用以下语法：

series.size

例如，你有一个DataFrame对象df，可以使用以下代码获取它的元素总数：

num_elements = df.size

pandas sort_values 逆序排序

可以使用`sort_values()`函数的`ascending`参数来进行逆序排序。将`ascending`参数设置为False即可：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 18, 33, 27],
    'salary': [5000, 6000, 4000, 8000]
})

df_sorted = df.sort_values(by='salary', ascending=False)

print(df_sorted)

输出结果为：

      name  age  salary
3    David   27    8000
2  Charlie   33    4000
1      Bob   18    6000
0    Alice   25    5000

可以看到，上面的代码将DataFrame按照`salary`列进行逆序排序。