pandas:根据组成员的频率对分组的数据帧进行排序

Question

我感兴趣的是按每个组的条目数量对分组的数据帧进行排序。据我所知，我可以按组标签排序，也可以根本不排序。假设我有属于三个组的10个条目。组A有6个成员，组B有3个成员，组C有1个成员。现在，当我执行grouped.describe()时，我希望对输出进行排序，以便首先显示具有最多条目的组。

Answer 1

我将从describe()中拆分统计数据，然后您可以简单地使用sort()，因此：

incsv = StringIO("""Group,Value
B,1
B,2
B,3
C,8
A,5
A,10
A,15
A,25
A,35
A,40""")

df = pd.read_csv(incsv)

groups = df.groupby('Group').describe().unstack()

       Value                                                  
       count       mean        std  min    25%  50%   75%  max
Group                                                         
A          6  21.666667  14.023789    5  11.25   20  32.5   40
B          3   2.000000   1.000000    1   1.50    2   2.5    3
C          1   8.000000        NaN    8   8.00    8   8.0    8


dfstats.xs('Value', axis=1).sort('count', ascending=True)

       count       mean        std  min    25%  50%   75%  max
Group                                                         
C          1   8.000000        NaN    8   8.00    8   8.0    8
B          3   2.000000   1.000000    1   1.50    2   2.5    3
A          6  21.666667  14.023789    5  11.25   20  32.5   40

我颠倒了排序只是为了说明，因为它在默认情况下已经排序了，但当然你可以按你想要的任何方式排序。

任何人可以在不丢弃或堆叠“价值”级别的情况下按计数排序的人的奖金。:)