按照Pandas中的组大小对分组数据进行排序

Question

我的数据集中有两列，col1和col2。我希望按照col1对数据进行分组，然后根据每个组的大小对数据进行排序。也就是说，我想按照其大小的升序显示组。

我编写了用于分组和显示数据的代码，如下所示：

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

在显示数据之前，我需要按照组大小对其进行排序，这是我无法做到的。

Answer 1

对于Pandas 0.17+，请使用sort_values：

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

对于0.17之前的版本，您可以使用size().order()：

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

Answer 2

您可以使用python的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)]

注意：作为迭代器g，迭代密钥对和相应的子帧：

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)]

Answer 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