dataframe按多列排序
时间: 2023-07-21 17:01:08 浏览: 37
DataFrame可以使用`sort_values()`方法按多列进行排序。你可以通过传递一个包含列名的列表来指定排序的顺序。以下是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
'col2': [6, 7, 8, 9, 10],
'col3': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按col1升序,col2降序进行排序
sorted_df = df.sort_values(['col1', 'col2'], ascending=[True, False])
```
在上述示例中,`sort_values()`方法接收两个参数:`by`和`ascending`。`by`参数是一个包含要排序的列名的列表,`ascending`参数是一个布尔值的列表,用于指定每列的排序顺序(True表示升序,False表示降序)。
在这个示例中,我们按照`col1`列进行升序排序,然后按照`col2`列进行降序排序。最后,将排序后的结果保存在`sorted_df`变量中。
相关问题
dataframe 按照多列排序
要按多列排序一个 pandas 的 DataFrame,你可以使用 sort_values 函数。下面是一个例子:
``` python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'],
'B': [3, 2, 1, 6, 5, 4],
'C': [1, 4, 2, 5, 3, 6]})
# 按照 A 列和 B 列排序,优先按照 A 列排序,A 列相同时再按照 B 列排序
df_sorted = df.sort_values(['A', 'B'])
print(df_sorted)
```
这将输出以下 DataFrame:
```
A B C
0 a 3 1
3 a 6 5
1 b 2 4
4 b 5 3
2 c 1 2
5 c 4 6
```
如果想要按照不同的列有不同的排序方式,可以在排序时为每个列指定排序方式,例如:
``` python
# 按照 A 列升序,B 列降序排序
df_sorted = df.sort_values(['A', 'B'], ascending=[True, False])
```
这将输出以下 DataFrame:
```
A B C
0 a 3 1
3 a 6 5
4 b 5 3
1 b 2 4
5 c 4 6
2 c 1 2
```
python dataframe按列排序
Python中的DataFrame可以使用sort_values()方法按列排序。该方法可以接受一个或多个列名作为参数,并可以指定升序或降序排序。例如,以下代码按“age”列降序排序:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 20, 30, 35],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']})
df_sorted = df.sort_values('age', ascending=False)
print(df_sorted)
```
输出结果为:
```
name age gender
3 David 35 M
2 Charlie 30 M
Alice 25 F
1 Bob 20 M
```
其中,sort_values()方法的ascending参数默认为True,表示升序排序。如果需要降序排序,需要将该参数设置为False。