对 Pandas DataFrame Describe 输出进行排序（早期解决方案不起作用）

Question

我正在尝试对数据框的描述进行排序，阅读了几篇关于非常相似问题的帮助帖子，但我无法让它发挥作用。

我的三行代码是这样的：

df1 = myDataset.groupby(['country_code'])['country_code','score'].describe() 

with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None):

display(df1) 
display(df1.reset_index()) 
display(df1.reset_index().sort_values('count', ascending=False))

首屏显示：

    score
count   mean    std min 25% 50% 75% max
country_code                                
AE  10.0    10.000000   31.622777   0.0 0.00    0.0 0.00    100.0
AM  1.0 0.000000    NaN 0.0 0.00    0.0 0.00    0.0
AO  5.0 0.000000    0.000000    0.0 0.00    0.0 0.00    0.0
...

第二次显示：

    country_code    score
count   mean    std min 25% 50% 75% max
0   AE  10.0    10.000000   31.622777   0.0 0.00    0.0 0.00    100.0
1   AM  1.0 0.000000    NaN 0.0 0.00    0.0 0.00    0.0
2   AO  5.0 0.000000    0.000000    0.0 0.00    0.0 0.00    0.0
...

第三个引发错误：

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-28-855a7c54543c> in <module>()
      6       display( df1.reset_index() )
      7 
----> 8       display( df1.reset_index().sort_values('count', ascending=False) )

1 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/pandas/core/generic.py in _get_label_or_level_values(self, key, axis)
   1561             values = self.axes[axis].get_level_values(key)._values
   1562         else:
-> 1563             raise KeyError(key)
   1564 
   1565         # Check for duplicates

KeyError: 'count'

与其他解决方案相比，我不确定我在做什么： Sorting the Pandas DataFrame Describe output

Answer 1

df1.sort_values([('score','count')], ascending=False)

感谢@ilkyun-im