熊貓：按具有相同的值的另一列上的頻率列分組

Question

我有數據幀是按ÿ柱和分類上ÿ柱其計數列。

代碼：

df['count'] = df.groupby(['y'])['y'].transform(pd.Series.value_counts) 
df = df.sort('count', ascending=False) 

輸出：

x y count 
1 a 4 
3 a 4 
2 a 4 
1 a 4 
2 c 3 
1 c 3 
2 c 3 
2 b 2 
1 b 2 

現在，我想在其頻率排序x的列上ý柱具有分組像下面相同的值：

預期輸出：

x y count 
1 a 4 
1 a 4 
2 a 4 
3 a 4 
2 c 3 
2 c 3 
1 c 3 
2 b 2 
1 b 2 

Answer 1

看來你需要groupby和value_counts然後numpy.repeat通過他們的罪名擴大指數值DataFrame：

s = df.groupby('y', sort=False)['x'].value_counts() 
#alternative 
#s = df.groupby('y', sort=False)['x'].apply(pd.Series.value_counts) 
print (s) 
y x 
a 1 2 
    2 1 
    3 1 
c 2 2 
    1 1 
b 1 1 
    2 1 
Name: x, dtype: int64 

df1 = pd.DataFrame(np.repeat(s.index.values, s.values).tolist(), columns=['y','x']) 
#change order of columns 
df1 = df1.reindex_axis(['x','y'], axis=1) 
print (df1) 
    x y 
0 1 a 
1 1 a 
2 2 a 
3 3 a 
4 2 c 
5 2 c 
6 1 c 
7 1 b 
8 2 b 

Answer 2

如果您使用的是舊版本，其中DF .sort_values不受支持。你可以使用：

df.sort(columns=['count','x'], ascending=[False,True])