Python 使用值计数对数据帧进行排序

我有一个数据框，在“component_id”列下，我有一个component_id重复多次。 以下是df的外观：

In [82]: df.head()
Out[82]:
   index  molregno      chembl_id  assay_id     tid     tid  component_id  
0      0    942606  CHEMBL1518722    688422  103668  103668          4891
1      0    942606  CHEMBL1518722    688422  103668  103668          4891
2      0    942606  CHEMBL1518722    688721      78      78           286
3      0    942606  CHEMBL1518722    688721      78      78           286
4      0    942606  CHEMBL1518722    688779  103657  103657          5140

  component_synonym
0              LMN1
1              LMNA
2              LGR3
3              TSHR
4              MAPT

可以看出，相同的组件id可以链接到不同的组件同义词（本质上是相同的基因，但名称不同）。我想找出每个基因的频率，因为我想找出前20个最常被击中的基因，因此，我在“component_id”列上执行了一个值_counts。我得到了这样的东西

In [84]: df.component_id.value_counts()
Out[84]:
5432    804
3947    402
5147    312
3       304
2693    294
75      282
Name: component_id, dtype: int64

我有没有办法根据出现次数最多的组件id来订购整个数据帧？ 还有，我的数据帧是否可能只包含每个组件的第一个id

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任何建议都将不胜感激

我认为您可以使用count对行进行排序，然后删除count列，即

df['count'] = df.groupby('component_id')['component_id'].transform('count')
df_sorted = df.sort_values(by='count',ascending=False).drop('count',1)

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这是有效的，在这一步之后，我删除了基于组件id的重复行。谢谢！