2013-10-19 16 views
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मैं एक dataframe outcome2 कि मैं निम्नलिखित तरीके से के साथ एक वर्गीकृत किया boxplot उत्पन्न मिल गया है सॉर्ट करने के लिए कैसे:पांडा में औसत मूल्यों से एक boxplot

In [11]: outcome2.boxplot(column='Hospital 30-Day Death (Mortality) Rates from Heart Attack',by='State') 
     plt.ylabel('30 Day Death Rate') 
     plt.title('30 Day Death Rate by State') 
Out [11]: 

enter image description here

मैं चाहता क्या करने के लिए वर्णमाला के बजाय प्रत्येक राज्य के लिए मध्यस्थ द्वारा साजिश को सॉर्ट करें। सुनिश्चित नहीं है कि ऐसा करने के बारे में कैसे जाना है।

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तुम क्या करते "वर्णानुक्रम के अंदर" का मतलब है? क्या आप केवल प्रत्येक राज्य के नाम के पहले अक्षर को देखना चाहते हैं? आप औसत या वर्णानुक्रम से सॉर्ट कर सकते हैं, लेकिन आप दोनों नहीं कर सकते हैं। –

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@PhillipCloud टाइपो, क्षमा करें। डिफ़ॉल्ट रूप से "वर्णानुक्रम के बजाय" पढ़ना चाहिए था। – Chris

उत्तर

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मंझला द्वारा क्रमबद्ध करने के लिए, बस मंझला गणना, तो यह सॉर्ट और स्लाइस के परिणामस्वरूप Index का उपयोग DataFrame:

In [45]: df.iloc[:10, :5] 
Out[45]: 
     AK  AL  AR  AZ  CA 
0 0.047 0.199 0.969 -0.205 1.053 
1 0.206 0.132 -0.712 0.111 -0.254 
2 0.638 0.233 -0.907 1.284 1.193 
3 1.234 0.046 0.624 0.485 -0.048 
4 -1.362 -0.559 1.108 -0.501 0.111 
5 1.276 -0.954 0.653 -0.175 -0.287 
6 0.524 -1.785 -0.887 1.354 -0.431 
7 0.111 0.762 -0.514 0.808 0.728 
8 1.301 0.619 0.957 1.542 -0.087 
9 -0.892 2.327 1.363 -1.537 0.142 

In [46]: med = df.median() 

In [47]: med.sort() 

In [48]: newdf = df[med.index] 

In [49]: newdf.iloc[:10, :5] 
Out[49]: 
     PA  CT  LA  RI  MO 
0 -0.667 0.774 -0.999 -0.938 0.155 
1 0.822 0.390 -0.014 -2.228 0.570 
2 -1.037 0.838 -0.673 2.038 0.809 
3 0.620 2.845 -0.523 -0.151 -0.955 
4 -0.918 1.043 0.613 0.698 -0.446 
5 -0.767 0.869 -0.496 -0.925 -0.374 
6 -0.495 0.437 1.245 -1.046 0.894 
7 -1.283 0.358 0.016 0.137 0.511 
8 -0.018 -0.047 -0.639 -0.385 0.080 
9 -1.705 0.986 0.605 0.295 0.302 

In [50]: med.head() 
Out[50]: 
PA -0.117 
CT -0.077 
LA -0.072 
RI -0.069 
MO -0.053 
dtype: float64 

परिणामी आंकड़ा:

enter image description here

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