在Pandas中根据行频对数据框进行排序

在Pandas中，可以根据某一列或多列的值对数据框进行排序。不过有时候我们需要根据行频（行出现的次数）对数据框进行排序。这篇文章将详细介绍这个过程，并提供实例说明。

1. 读取数据

首先，我们需要读取一些数据，以便后面的操作。这里我们可以使用Pandas自带的dataframe，如下所示：

import pandas as pd
from collections import Counter

df = pd.read_csv('example.csv')
print(df.head())

这里我们使用了一个名为"example.csv"的CSV文件。 Pandas的head（）函数将打印前5条数据。

2. 计算行频

计算行频（行出现的次数）是实现此操作的第一步。可以使用Python中的collections模块中的Counter函数轻松地计算行频，如下所示：

freq = Counter(tuple(x) for x in df.values)
print(freq)

这里我们使用了Python的Counter函数，并传递了数据框的values数组作为参数计算行频。结果将是一个字典，其中键是每个数据行的元组，而值是行出现的次数。

3. 将行频添加到DataFrame中

接下来，我们将行频添加到数据框中。 这可以通过以下几行代码完成：

df['freq'] = df.apply(lambda row: freq[tuple(row)], axis=1)
print(df.head())

• 通过使用apply（）函数，我们可以对数据框的每一行使用lambda函数计算行频，并将结果放入名为“ freq”的新列中。
• 在lambda函数中，“ axis = 1”表示将计算应用于每一行。

现在，我们的数据框将包含一个名为“ freq”的新列，其中包含每个行出现的次数。

4. 按行频排序

最后一步是将数据框按行频排序。这可以使用sort_values（）函数轻松完成，如下所示：

df_sorted = df.sort_values(by='freq', ascending=False)
print(df_sorted.head())

• 参数"by ='freq'"为按照行频排序，其中“freq”是我们在上一步中创建的新列的名称。
• 参数“ascending = False”指定了按降序排列，从最高出现次数的行开始。

现在，我们已经成功地按行频对数据框进行了排序。我们可以使用以下行来保存结果到CSV文件中：

df_sorted.to_csv('sorted_example.csv', index=False)

• 参数“ index = False”指定将索引列排除在保存的文件中。

至此，我们已经完成了按行频对Pandas数据框进行排序的过程。