pandas size函数逆序排序

时间: 2023-08-01 14:11:18 浏览: 74
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: ``` python 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: ```python df.size ``` 对于Series对象,可以使用以下语法: ```python 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: ```python 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: ```python 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。

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