python多条件排序不同条件顺序不一样

可以使用Python的`sorted`函数来实现多条件排序，通过指定`key`参数来指定排序的条件。例如，如果有一个列表`lst`，需要按照`a`升序，`b`降序，`c`升序的顺序进行排序，可以这样实现：

lst = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}, {'a': 2, 'b': 1, 'c': 4}, {'a': 1, 'b': 3, 'c': 2}]
sorted_lst = sorted(lst, key=lambda x: (x['a'], -x['b'], x['c']))

其中，`key`参数指定了一个函数，该函数的返回值将作为排序依据。该函数接受一个元素作为参数，返回一个元组，元组中的每个元素表示按照不同的条件进行排序，元素的顺序反映了这些条件的排序顺序。在上面的例子中，`lambda`函数返回了一个包含三个元素的元组，分别表示按照`a`升序、`b`降序、`c`升序的顺序进行排序。由于`b`需要降序排序，因此在`b`前面加上了一个负号。

相关问题

pandas groupby多条件分组以及排序顺序

Pandas 的 groupby 方法允许我们按照多个条件进行分组，可以通过将多个列名传递给 groupby 方法来实现。例如，假设我们有一个数据集 df，其中包含列 A、B、C 和 D，我们可以按照 A 和 B 列进行分组：

grouped = df.groupby(['A', 'B'])

如果要按照多个条件进行分组，并且希望在每个分组内按照特定的顺序进行排序，可以使用 sort_values 方法。例如，以下代码将按照 A、B 和 C 列进行分组，并在每个分组内按照 D 列进行排序：

grouped = df.groupby(['A', 'B', 'C']).apply(lambda x: x.sort_values(['D'], ascending=False))

在这里，我们使用了 apply 方法来对每个分组内的数据进行排序。由于 sort_values 方法返回一个 DataFrame，因此需要使用 apply 方法将其应用于每个分组内的数据。在 sort_values 方法中，我们将 ascending 参数设置为 False，以确保按照逆序进行排序。

注意，在使用多个条件进行分组时，列名的顺序非常重要。例如，对于分组列表 ['A', 'B'] 和 ['B', 'A']，结果将是不同的，因为分组的顺序不同。

sort_values按不同顺序排序

是的，sort_values方法可以按照不同的顺序进行排序。默认情况下，sort_values会按照升序对DataFrame的指定列进行排序，但是你可以使用参数来指定不同的排序顺序。下面是一些常用的参数：

- ascending：指定排序顺序，True为升序，False为降序。
- na_position：指定缺失值的位置，first表示将缺失值放在排序结果的最前面，last表示将缺失值放在排序结果的最后面。

例如，要按照某一列的降序排序，可以这样写：

df.sort_values(by='column_name', ascending=False)

如果要将缺失值放在排序结果的最前面，可以这样写：

df.sort_values(by='column_name', na_position='first')

如果要同时指定多个列进行排序，可以将列名放在一个列表中，例如：

df.sort_values(by=['column_name1', 'column_name2'], ascending=[False, True])

这将先按照column_name1进行降序排序，然后在相同值的情况下，再按照column_name2进行升序排序。