dataframe按多列排序

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：

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：

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：

# 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里根据dataframe的多列排序

在 Pandas 中，可以使用 `.sort_values()` 方法对 DataFrame 进行排序，可以通过指定 `by` 参数来按照一个或多个列进行排序。以下是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 20, 30, 35],
        'salary': [50000, 40000, 60000, 70000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照 age 和 salary 两列排序
df_sorted = df.sort_values(by=['age', 'salary'], ascending=[True, False])

print(df_sorted)

输出结果如下：

       name  age  salary
1       Bob   20   40000
0     Alice   25   50000
2   Charlie   30   60000
3     David   35   70000

在 `by` 参数中传递一个包含多个列名的列表，可以按照这些列进行排序。`ascending` 参数指定了每个列的排序顺序，`True` 表示升序，`False` 表示降序。在上面的例子中，我们首先按照 `age` 列进行升序排序，如果 `age` 列中的值相同，则按照 `salary` 列进行降序排序。