Pandas — это мощная библиотека манипулирования и анализа данных на Python, широко используемая для обработки и анализа данных. Одной из полезных функций Pandas является value_counts(), которая позволяет быстро подсчитывать появление уникальных значений в столбце или серии. В этой статье блога мы рассмотрим несколько методов сортировки результата value_counts()в порядке убывания, а также приведем примеры кода.

Метод 1: сортировка с использованием sort_values() и параметра по убыванию

import pandas as pd
# Create a sample Series
data = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4])
# Get the value counts and sort in descending order
value_counts = data.value_counts().sort_values(ascending=False)
print(value_counts)

Выход:

4    4
3    3
2    2
1    1
dtype: int64

Метод 2. Сортировка с использованием sort_index() и обратной индексации

import pandas as pd
# Create a sample Series
data = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4])
# Get the value counts and sort by index in descending order
value_counts = data.value_counts().sort_index(ascending=False)[::-1]
print(value_counts)

Выход:

4    4
3    3
2    2
1    1
dtype: int64

Метод 3: сортировка с использованием nlargest() с n=len(value_counts)

import pandas as pd
# Create a sample Series
data = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4])
# Get the value counts and sort in descending order
value_counts = data.value_counts().nlargest(n=len(data.unique()))
print(value_counts)

Выход:

4    4
3    3
2    2
1    1
dtype: int64

Метод 4: сортировка с использованием value_counts() с параметром сортировки

import pandas as pd
# Create a sample Series
data = pd.Series([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4])
# Get the value counts and sort in descending order
value_counts = data.value_counts(sort=True, ascending=False)
print(value_counts)

Выход:

4    4
3    3
2    2
1    1
dtype: int64

Метод 5. Сортировка с использованием функций groupby() и size()

import pandas as pd
# Create a sample DataFrame
data = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3]})
# Get the value counts and sort in descending order
value_counts = data.groupby('A').size().sort_values(ascending=False)
print(value_counts)

Выход:

A
3    5
2    3
1    2
dtype: int64

В этой статье мы рассмотрели несколько методов сортировки результата value_counts()в порядке убывания с использованием различных функций Pandas. Мы продемонстрировали разные подходы, включая sort_values(), sort_index(), nlargest(), sortпараметр и groupby()с size(). Понимая эти методы, вы сможете эффективно анализировать и сортировать количество вхождений уникальных значений в ваших данных с помощью Pandas.