পাইথন পান্ডাস - উপাদান ফ্রিকোয়েন্সি অনুযায়ী ডেটাফ্রেম ডিসেন্ডিং অর্ডারে সর্ট করুন

ডেটাকে আসেন্ডিং বা ডিসেন্ডিং অর্ডারে সর্ট করতে sort_values() পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। ডিসেন্ডিং অর্ডারের জন্য sort_values() পদ্ধতিতে নিচেরটি ব্যবহার করা হয়:

ascending=False

প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইম্পোর্ট করা হয়:

import pandas as pd

৩টি কলামসহ একটি ডেটাফ্রেম তৈরি করা হয়:

dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'BMW', 'Mustang', 'Mercedes', 'Lexus'],
        "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 2000],
        "Place": ['Pune', 'Delhi', 'Mumbai', 'Hyderabad', 'Bangalore', 'Chandigarh']
    }
)

উপাদান ফ্রিকোয়েন্সি অনুযায়ী ডেটাফ্রেম ডিসেন্ডিং অর্ডারে সর্ট করতে ঘটনার সংখ্যা কাউন্ট করতে হবে। তাই count()ও sort_values() দিয়ে ডিসেন্ডিং অর্ডার সর্টের জন্য ব্যবহার করা হয়:

dataFrame.groupby(['Car'])['Reg_Price'].count().reset_index(name='Count').sort_values(['Count'], ascending=False)

উদাহরণ

নিচে কোড দেওয়া হলো:

import pandas as pd

# ডেটাফ্রেম তৈরি
dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'BMW', 'Mustang', 'Mercedes', 'Lexus'],
        "Reg_Price": [7000, 1500, 5000, 8000, 9000, 2000],
        "Place": ['Pune', 'Delhi', 'Mumbai', 'Hyderabad', 'Bangalore', 'Chandigarh']
    }
)
print("DataFrame ...\n", dataFrame)

# উপাদান ফ্রিকোয়েন্সি অনুযায়ী ডেটাফ্রেম ডিসেন্ডিং অর্ডারে সর্ট
dataFrame = dataFrame.groupby(['Car'])['Reg_Price'].count().reset_index(name='Count').sort_values(['Count'], ascending=False)
print("\nসর্টিং DataFrame ...\n", dataFrame)

আউটপুট

এটি নিচের আউটপুট দেবে:

DataFrame ...
     Car   Place  Reg_Price
0    BMW    Pune       7000
1  Lexus   Delhi       1500
2    BMW  Mumbai       5000
3 Mustang Hyderabad     8000
4 Mercedes Bangalore     9000
5  Lexus Chandigarh     2000

সর্টিং DataFrame ...
   Car  Count
0  BMW      2
1 Lexus      2
2 Mercedes   1
3 Mustang    1