Сортировка сгруппированных данных по размеру группы в Pandas

У меня есть два столбца в моем наборе данных, col1 и col2. Я хочу сгруппировать данные согласно col1, а затем отсортировать данные по размеру каждой группы. То есть я хочу отображать группы в порядке возрастания их размера.

Я написал код для группировки и отображения данных следующим образом:

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

Перед отображением данных мне нужно отсортировать их по размеру группы, что я не могу сделать.

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Вы можете использовать python 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)]

Примечание: как итератор g, выполняет итерацию по парам ключа и соответствующему подкадре:

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)]

Ответ 2

Для Панд 0. 17+ используйте sort_values:

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

Для pre-0.17 вы можете использовать size().order():

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

Ответ 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