Pandas_data frame/Python :如何根据数据框列的最高重复值数对其进行排序？

在Pandas中，可以使用value_counts()函数来计算数据框列中每个值的出现次数。然后，可以使用sort_values()函数根据这些计数进行排序。

以下是根据数据框列的最高重复值数对其进行排序的步骤：

1. 导入Pandas库并读取数据框：

import pandas as pd

# 读取数据框
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 使用value_counts()函数计算列中每个值的出现次数：

value_counts = df['column_name'].value_counts()

1. 使用sort_values()函数根据计数对数据框进行排序：

sorted_df = df.sort_values(by=['column_name'], key=lambda x: x.map(value_counts))

在上述代码中，column_name是要排序的列名。

这样，sorted_df将是根据数据框列的最高重复值数进行排序后的结果。

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