sort_values()一次可以对几个列排序

`sort_values()`是Pandas库中的一个函数，它用于对DataFrame或Series按某一或多列的值进行排序。默认情况下，它会对单列进行排序，即你可以传递一个列名作为参数，数据框将按照这个列的值升序排列。如果你想对多列进行排序，可以提供一个包含多个列名的列表或数组。

例如：

df.sort_values(['column1', 'column2'], ascending=[True, False])  # 按column1升序，column2降序排序

在这里，`['column1', 'column2']`是一个列名的列表，表示先按`column1`排序，然后按`column2`排序；`ascending=[True, False]`则分别指定每个列的排序方向（True代表升序，False代表降序）。

如果你想要同时进行多级排序（即先按一个列排序，内部再按另一个列排序），可以在列名后面添加`by=...`，并继续传入列名：

df.sort_values('column1', key=lambda x: x['secondary_column'])  # 先按column1，内部再按secondary_column排序

这里假设`secondary_column`是`column1`中每一行的另一列。

相关问题

pandas sort_values排序后不正确

如果 `pandas` 的 `sort_values()` 函数排序后结果不正确，可能有以下几个可能的原因：

1. 数据类型不匹配：请确保要排序的列具有相同的数据类型。如果不是，则可以使用 `astype()` 函数将它们转换为相同的数据类型。

2. 空值：请确保没有空值存在。可以使用 `dropna()` 函数将空值删除，或者使用 `fillna()` 函数将空值填充为其他值。

3. 排序顺序：请确保您指定了正确的排序顺序。默认情况下， `sort_values()` 函数会按升序排序。如果需要降序排序，请将 `ascending` 参数设置为 `False`。

4. 索引：请确保您的数据框具有正确的索引。如果索引不正确，可能会导致排序结果不正确。可以使用 `reset_index()` 函数来重置索引。

如果您仍然无法解决问题，请提供更多细节或代码示例，以便我们更好地帮助您。

d=(x1.sort_values().index-y1.sort_values().index)**2#就是排序后的排名方差 dd=d.to_series().sum() p=1-n*dd/(n*(n**2-1))

这段代码是在计算两个序列 x1 和 y1 排序后的排名方差，其中 x1 和 y1 的长度为 n。具体来说，代码分为以下几部分：

1. 对 x1 和 y1 进行排序，并记录下排序后每个元素的索引位置（排名）。
2. 计算每个元素在排序后的排名之差，并求出它们的平方，得到一个长度为 n 的序列 d。
3. 将 d 转换为 pandas 的 Series 类型，并对其求和，得到排名方差的分子 dd。
4. 根据公式 $p=1-n\frac{dd}{n(n^2-1)}$，计算排名相关系数 p。

需要注意的是，这段代码中的计算方式是基于 Pearson 相关系数的排名相关系数计算公式。如果需要使用 Spearman 相关系数，可以将步骤 2 中的平方去掉，并将公式中的 $n^2-1$ 改为 $n(n-1)$。