En este artículo, discutiremos cómo usar count() y sort_values() en pandas. Entonces, el conteo en pandas cuenta la frecuencia de los elementos en la columna del marco de datos y luego ordena el marco de datos según la frecuencia del elemento.
- count(): este método le mostrará la cantidad de valores para cada columna en su DataFrame.
- sort_values(): este método nos ayuda a ordenar nuestro marco de datos. En este método, pasamos la columna y nuestro marco de datos se ordena de acuerdo con esta columna.
Ejemplo 1: programa para clasificar el marco de datos en orden descendente según la frecuencia del elemento.
Python
# import pandas
import pandas as pd
# create dataframe
df = pd.DataFrame({'Name': ['Mukul', 'Rohan', 'Mukul', 'Manoj',
'Kamal', 'Rohan', 'Robin'],
'age': [22, 22, 21, 20, 21, 24, 20]})
# print dataframe
print(df)
# use count() and sort()
df = df.groupby(['Name'])['age'].count().reset_index(
name='Count').sort_values(['Count'], ascending=False)
# print dataframe
print(df)
Producción:
Ejemplo 2: Programa para clasificar el marco de datos en orden ascendente según la frecuencia del elemento.
Python
# import pandas
import pandas as pd
# create dataframe
df = pd.DataFrame({'Name': ['Mukul', 'Rohan', 'Mukul', 'Manoj',
'Kamal', 'Rohan', 'Robin'],
'age': [22, 22, 21, 20, 21, 24, 20]})
# print dataframe
print(df)
# use count() and sort()
df = df.groupby(['Name'])['age'].count().reset_index(
name='Count').sort_values(['Count'], ascending=True)
# print dataframe
print(df)
Producción:
