ঊর্ধ্বমুখী বা অবরোহী ক্রমে ডেটা সাজাতে, sort_values() পদ্ধতি ব্যবহার করুন। ঊর্ধ্বক্রমের জন্য, নিম্নলিখিতটি ব্যবহার করুন sort_values() পদ্ধতি −
আরোহী=সত্য
প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করুন -
pd হিসাবে পান্ডা আমদানি করুন
৩টি কলাম −
সহ একটি ডেটাফ্রেম তৈরি করুনdataFrame =pd.DataFrame( { "কার":['BMW', 'Lexus', 'BMW', 'Mustang', 'Mercedes', 'Lexus'],"Reg_Price":[7000, 1500, 5000 , 8000, 9000, 2000],"স্থান":['পুনে', 'দিল্লি', 'মুম্বাই', 'হায়দরাবাদ', 'ব্যাঙ্গালোর', 'চন্ডিগড়'] }) উপাদানের ফ্রিকোয়েন্সি অনুসারে ডেটাফ্রেমকে আরোহী ক্রমে সাজাতে, আমাদের ঘটনাগুলি গণনা করতে হবে। অতএব, ক্রমবর্ধমান ক্রম −
-এর জন্য সেট_মূল্য() এর সাথেও count() ব্যবহার করা হয়।dataFrame.groupby(['Car'])['Reg_Price'].count().reset_index(name='Count').sort_values(['Count'], ascending=True)
উদাহরণ
নিম্নলিখিত কোড -
pd# হিসাবে পান্ডা আমদানি করুন # DataFramedataFrame =pd.DataFrame তৈরি করুন( { "কার":['BMW', 'Lexus', 'BMW', 'Mustang', 'Mercedes', 'Lexus'],"Reg_Price":[7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 2000],"স্থান":['পুনে', 'দিল্লি', 'মুম্বাই', 'হায়দরাবাদ', 'ব্যাঙ্গালোর', 'চন্ডিগড়'] })প্রিন্ট"ডেটাফ্রেম । .\n",dataFrame# এলিমেন্ট ফ্রিকোয়েন্সি অনুযায়ী ডেটাফ্রেমকে আরোহী ক্রমে সাজান DataFrame =dataFrame.groupby(['Car'])['Reg_Price'].count().reset_index(name='Count').sort_values([ 'গণনা'], ঊর্ধ্বমুখী=সত্য)মুদ্রণ"\nডেটাফ্রেমকে আরোহী ক্রমে সাজানো...\n",ডেটাফ্রেম আউটপুট
এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −
তৈরি করবেডেটাফ্রেম ... গাড়ির স্থান Reg_Price0 BMW পুনে 70001 লেক্সাস দিল্লি 15002 BMW মুম্বাই 50003 মুস্তাং হায়দ্রাবাদ 80004 মার্সিডিজ ব্যাঙ্গালোর 90005 লেক্সাস চণ্ডীগড় 2000 ক্রমবর্ধমান ক্রম অনুসারে ডেটাফ্রেম বাছাই করা ...
