Trier les données groupées selon la taille du groupe dans les Pandas

J'ai deux colonnes de mon dataset, col1 et col2. Je veux regrouper les données selon col1 et puis trier les données selon la taille de chaque groupe. C'est, je veux afficher les groupes dans l'ordre croissant de leur taille.

J'ai écrit le code pour le regroupement et d'afficher les données comme suit:

grouped_data = df.groupby('col1')
"""code for sorting comes here"""
for name,group in grouped_data:
          print (name)
          print (group)

Avant d'afficher les données, j'ai besoin de faire le tri selon la taille du groupe, dont je ne suis pas en mesure de le faire.

OriginalL'auteur nishant | 2014-03-10

  1. 8

    Vous pouvez utiliser python triés:

    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)]

    Remarque: comme un itérateur g, itère sur les paires de clés et le correspondant de châssis:

    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)]
    triés en fonction fonctionne bien, mais il renvoie une liste. Chaque élément de la liste est une pandas dataframe. Donc, j'essaie d'accéder à une colonne en utilisant le code suivant: sorted_data = sorted (...) l'impression sorted_data[0]['col2"], Mais cela ne fonctionne pas. Comment puis-je accéder à chaque colonne de la dataframe dans la liste triée?
    C'est une liste de tuples, de sorte que vous pouvez parcourir avec: for name, group in sorted(..), puis la colonne est group['col2']. Ou vous pouvez faire sorted_data[0][1]['col2']...
    Oh Oui. J'ai manqué de remarquer que c'est une liste de tuples. Merci.

    OriginalL'auteur Andy Hayden

  2. 28

    Pour les Pandas de 0,17+, utilisez sort_values:

    df.groupby('col1').size().sort_values(ascending=False)

    Pour le pré-0.17, vous pouvez utiliser size().order():

    df.groupby('col1').size().order(ascending=False)
    Comme des pandas de 0,17, order est dépréciée en faveur de sort_values.

    OriginalL'auteur Victor Yan