Neste artigo, discutiremos como usar count() e sort_values ​​() em pandas. Portanto, a contagem em pandas conta a frequência dos elementos na coluna do dataframe e, em seguida, classifica o dataframe de acordo com a frequência do elemento.

• count(): Este método mostrará o número de valores para cada coluna em seu DataFrame.
• sort_values ​​(): Este método nos ajuda a classificar nosso dataframe. Neste método, passamos a coluna e nosso quadro de dados é classificado de acordo com esta coluna.

Exemplo 1: Programa para classificar o quadro de dados em ordem decrescente de acordo com a frequência do elemento.

# import pandas
import pandas as pd
  
# create dataframe
df = pd.DataFrame({'Name': ['Mukul', 'Rohan', 'Mukul', 'Manoj',
                            'Kamal', 'Rohan', 'Robin'],
                     
                   'age': [22, 22, 21, 20, 21, 24, 20]})
  
# print dataframe
print(df)
  
# use count() and sort()
df = df.groupby(['Name'])['age'].count().reset_index(
  name='Count').sort_values(['Count'], ascending=False)
  
# print dataframe
print(df)

Saída:

Exemplo 2: Programa para classificar o quadro de dados em ordem crescente de acordo com a frequência do elemento.

# import pandas
import pandas as pd
  
# create dataframe
df = pd.DataFrame({'Name': ['Mukul', 'Rohan', 'Mukul', 'Manoj',
                            'Kamal', 'Rohan', 'Robin'],
                     
                   'age': [22, 22, 21, 20, 21, 24, 20]})
  
# print dataframe
print(df)
  
# use count() and sort()
df = df.groupby(['Name'])['age'].count().reset_index(
  name='Count').sort_values(['Count'], ascending=True)
  
# print dataframe
print(df)

Saída:

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