pandas value_counts：按值排序，然后按字母順序？

Question

我有以下數據框：

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

我想先按值計數對輸出進行排序，然后按水果名稱的字母順序排序：

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

我找到了這個答案，但它看起來已經過時了。

Answer 1

似乎只使用value_counts會產生結果

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

Answer 2

您可以實現這一點，但輸出將是一個元組列表，按水果名稱和水果數量的字母順序排序。 首先將 value_counts() 輸出轉換為字典，然后使用 items 函數將其轉換為元組列表並對其進行排序：

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

Answer 3

注意：接受的答案有些混亂。 我建議使用此解決方案來確保它在不同版本之間確定性地運行。

你可以這樣做（如果你真的不關心細節）：

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

輸出為數據幀：

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

但如果你真的關心，那就是准確的答案：

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

以完全相同的格式輸出：

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