如何根据 python 中 pandas 数据框中的列按降序分组？ （木星笔记本）
How do I group by based on a column in pandas data frame in python and in descending order? (Jupyter Notebook)
我有一个包含列 user_id 和 app_names 的数据框，需要找到每个应用程序的用户数（基本上是基于 app_names 的降序分组的用户数量）。
我拥有的数据：
user_id app_names
101 whatsapp
101 fb
102 fb
102 instagram
103 fb
103 whatsapp
我想要的：
app_names num_users
fb 3
whatsapp 2
instagram 1
Any Suggestions.
试试这个代码：
ss = df.groupby('app_names')['user_id'].count().reset_index(name = 'num_users')
ss.sort_values(by = ['num_users'], inplace = True, ascending = False)
print(ss)
第一行会得到计数。第二行将根据 num_users 列降序排序。
我有一个包含列 user_id 和 app_names 的数据框，需要找到每个应用程序的用户数（基本上是基于 app_names 的降序分组的用户数量）。
我拥有的数据：
user_id app_names
101 whatsapp
101 fb
102 fb
102 instagram
103 fb
103 whatsapp
我想要的：
app_names num_users
fb 3
whatsapp 2
instagram 1
Any Suggestions.
试试这个代码：
ss = df.groupby('app_names')['user_id'].count().reset_index(name = 'num_users')
ss.sort_values(by = ['num_users'], inplace = True, ascending = False)
print(ss)
第一行会得到计数。第二行将根据 num_users 列降序排序。