Question

有一个数据框，df

Index              Date               Name         Category
 0            2017-08-09              ABC-SAP       1
 1            2017-08-09              CDE-WAS       2
 2            2017-08-10              DEF           3
 3            2017-08-11              DEF           3
 4            2017-08-11              CDE-WAS       2
 5            2017-08-11              CDE-WAS       2

我执行了这段代码：

df2=pd.DataFrame(df, columns= ['Name','Category'])
df2= df['Name'].groupby(df['Category']).value_counts()
print(df2)

然后我得到：

 Index             Name
 (1,ABC-SAP)       1              
 (2,CDE-WAS)       3                         
 (3,DEF)           2

value.counts（）不会在NAME列上返回降序。我真的希望从最高到最低的数量按降序排列。这样做的任何方式？

Answer 1

对我来说它工作得很好，但你可以测试替代解决方案：

df2 = df['Name'].groupby(df['Category']).value_counts()
print(df2)
Category  Name   
Pri       CDE-WAS    3
          DEF        2
          ABC-SAP    1
Name: Name, dtype: int64


df2 = df.groupby('Category')['Name'].value_counts()
print(df2)
Category  Name   
Pri       CDE-WAS    3
          DEF        2
          ABC-SAP    1
Name: Name, dtype: int64

编辑：

要对所有值进行排序，请使用sort_values：

df1 = df.groupby('Category')['Name'].value_counts().sort_values(as‌cending=False)

pandas value_counts（）不按降序排列

1 个答案: