pandas value_counts：按值排序，然后按字母顺序？答案

【问题标题】：pandas value_counts: sort by value, then alphabetically?pandas value_counts：按值排序，然后按字母顺序？
【发布时间】：2021-09-14 21:38:56
【问题描述】：

我有以下数据框：

df = pd.DataFrame({
    'fruit':
       ['peaches']*5 + ['apples']*5 + ['bananas']*3 + 
       ['nectarines']*3 + ['carrots']*3 + ['apricots'] 
})

我想首先按值计数对输出进行排序，然后按水果名称的字母顺序排序：

apples        5
peaches       5
bananas       3
carrots       3
nectarines    3
apricots      1

我找到了this answer，但它看起来已经过时了。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

似乎只使用value_counts 会产生结果

df.fruit.value_counts()
Out[818]: 
apples        5
peaches       5
bananas       3
carrots       3
nectarines    3
apricots      1
Name: fruit, dtype: int64

更新

df.fruit.value_counts().sort_index(ascending=False).sort_values(ascending=False)    

apples        5
peaches       5
bananas       3
carrots       3
nectarines    3
apricots      1
Name: fruit, dtype: int64

【讨论】：

哪个熊猫和蟒蛇？我先吃桃子再吃苹果。
@ALollz pd.__version__ Out[821]: '0.23.4'
@ALollz 你能不能试试更新工作？
谢谢！所以作为参考，完整的解决方案是df.fruit.value_counts().sort_index(ascending=False).sort_values(ascending=False)
好像跟版本有关！对于1.3.1，它只能作为df.fruit.value_counts().sort_index(ascending=True).sort_values(ascending=False) 工作（因为它应该是，因为'a' < 'p'，它正在上升！），但对于1.1.2，反之亦然。

【解决方案2】：

您可以做到这一点，但输出将是一个元组列表，该列表按水果名称的字母顺序和水果的数量排序。首先将 value_counts() 输出转换为字典，然后使用 items 函数将其转换为元组列表并对它们进行排序：

sorted(dict(df.fruit.value_counts()).items())

【讨论】：

【解决方案3】：

注意：接受的答案存在一些混淆。我建议使用此解决方案以确保它在不同版本之间确定性地运行。

你可以这样做（如果你真的不关心细节）：

df.fruit.value_counts().reset_index().sort_values(
    ['fruit', 'index'], ascending=[False, True]
)

作为数据框输出：

        index  fruit
1      apples      5
0     peaches      5
2     bananas      3
4     carrots      3
3  nectarines      3
5    apricots      1

但如果你真的在乎，那就是准确的答案：

df.fruit.value_counts().reset_index().sort_values(
    ['fruit', 'index'], ascending=[False, True]
).set_index('index').rename_axis(None)['fruit']

以完全相同的格式输出：

apples        5
peaches       5
bananas       3
carrots       3
nectarines    3
apricots      1
Name: fruit, dtype: int64

【讨论】：