パンダ：私は<strong>Y列</strong>により基であり、<strong>Y列</strong>のそれら<strong>カウントカラム</strong>でソートデータフレームをした

Question

をグループ化し、同じ値を持つ別の列によって周波数の列を並べ替えます。

コード：

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

出力：今

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 

、私は以下のようなY列にグループ化された同じ値を持つその周波数にのx列をソートしたいです：

予想される出力：

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

あなたがgroupbyとvalue_countsを必要とし、その後numpy.repeatためDataFrameに自分のカウントでインデックス値を展開するようだ：

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

古いバージョンのdfを使用している場合.sort_valuesはサポートされていません。

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