Сортировка сгруппированных данных по размеру группы в Pandas
У меня есть два столбца в моем наборе данных, col1 и col2. Я хочу сгруппировать данные согласно col1, а затем отсортировать данные по размеру каждой группы. То есть я хочу отображать группы в порядке возрастания их размера.
Я написал код для группировки и отображения данных следующим образом:
grouped_data = df.groupby('col1')
"""code for sorting comes here"""
for name,group in grouped_data:
print (name)
print (group)
Перед отображением данных мне нужно отсортировать их по размеру группы, что я не могу сделать.
Ответы
Ответ 1
Вы можете использовать python sorted:
In [11]: df = pd.DataFrame([[1, 2], [1, 4], [5, 6]], index=['a', 'b', 'c'], columns=['A', 'B'])
In [12]: g = df.groupby('A')
In [13]: sorted(g, # iterates pairs of (key, corresponding subDataFrame)
key=lambda x: len(x[1]), # sort by number of rows (len of subDataFrame)
reverse=True) # reverse the sort i.e. largest first
Out[13]:
[(1, A B
a 1 2
b 1 4),
(5, A B
c 5 6)]
Примечание: как итератор g, выполняет итерацию по парам ключа и соответствующему подкадре:
In [14]: list(g) # happens to be the same as the above...
Out[14]:
[(1, A B
a 1 2
b 1 4,
(5, A B
c 5 6)]
Ответ 2
Для Панд 0. 17+ используйте sort_values:
df.groupby('col1').size().sort_values(ascending=False)
Для pre-0.17 вы можете использовать size().order():
df.groupby('col1').size().order(ascending=False)
Ответ 3
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[5,5],[9,7],[1,8],[1,7,],[7,8],[9,5],[5,6],[1, 2], [1, 4], [5, 6]], columns=['A', 'B'])
  A   B
0   5   5
1   9   7
2   1   8
3   1   7
4   7   8
5   9   5
6   5   6
7   1   2
8   1   4
9   5   6
group = df.groupby('A')
count = group.size()
count
A
1   4
5   3
7   1
9   2
dtype: int64
grp_len = count[count.index.isin(count.nlargest(2).index)]
grp_len
A
1   4
5   3
dtype: int64
