Как отсортировать DataFrame pandas по одному столбцу

Использование имени столбца сработало для меня.

sorted_df = df.sort_values(by=['Column_name'], ascending=True)

Вот еще одно решение:

Вместо создания второго столбца, вы можете категоризировать ваши строковые данные (названия месяцев) и отсортировать их следующим образом:

df.rename(columns={1:'month'}, inplace=True)
df['month'] = pd.Categorical(df['month'], categories=['December', 'November', 'October', 'September', 'August', 'July', 'June', 'May', 'April', 'March', 'February', 'January'], ordered=True)
df = df.sort_values('month', ascending=False)

Это позволит вам получить отсортированные данные по названию месяца в том порядке, который вы указали при создании объекта Categorical.

Вы можете выполнить несколько операций над данными в DataFrame df, чтобы получить нужные вам результаты. Например, если вы хотите получить отсортированное количество уникальных меток в вашем DataFrame, вы можете использовать следующий код:

(df['label'].value_counts().to_frame().reset_index()).sort_values('label', ascending=False)

Этот код сначала подсчитывает количество вхождений каждой уникальной метки в столбце label, затем преобразует это в DataFrame и сбрасывает индексы. После этого производится сортировка по количеству меток в порядке убывания.

Результат будет выглядеть следующим образом в виде DataFrame:

    index   label
0   test        2
1   experiment  1

Таким образом, вы получите отсортированный вывод меток с их количеством.

Это сработало для меня:

df.sort_values(by='Column_name', inplace=True, ascending=False)

Вам, скорее всего, нужно сбросить индекс после сортировки:

df = df.sort_values('2')
df = df.reset_index(drop=True)

Это позволит вам получить новый индекс, начиная с нуля, что может быть полезно, если вы хотите избежать путаницы с предыдущими значениями индекса после сортировки.