pandas按照多个条件排序

Pandas库中的数据排序可以基于多个条件，这通常通过`sort_values()`函数实现。这个函数接受一个或多个列名作为关键字参数，用于指定排序的依据。如果你想按多个条件排序，你可以传递一个列表，其中包含你要排序的列及其对应的升序（True）或降序（False）排列。

例如：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame
df = df.sort_values(['column1', 'column2'], ascending=[True, False])  # 按column1升序，column2降序排序

# 或者如果你需要自定义每个条件的优先级，可以这样做：
df = df.sort_values(by=['column1', 'column2'], key=lambda x: (x['column1'], -x['column2']))

在这里，`ascending=False`表示降序，`lambda x: ...`用于创建一个函数，该函数返回一个元组，元组的第一个元素是`column1`值，第二个元素是`column2`的负值（因为负值代表降序）。

相关问题

pandas多条件按列排序之后输出不对

在Pandas中，如果你尝试对数据框进行多条件排序，有时候可能会遇到预期结果不正确的情况。Pandas的`sort_values()`函数默认按照指定列的值从升序到降序排列。如果想要应用多个条件进行排序，可以采用以下几种方法：

1. **列名+布尔表达式**：你可以同时传递列名和一个布尔表达式，这会在行上应用一个复合条件。例如：

   df.sort_values(by=['column1', (df['column2'] > threshold) & (df['column3'] < another_threshold)])

2. **level 参数**：如果你想基于分组后的层次结构排序，可以设置`level`参数。先使用`groupby()`创建分组，然后用`sort_index()`或`sort_values()`：

   grouped = df.groupby('category').apply(lambda x: x.sort_values(['column1', 'column2'], ascending=[True, False]))

3. **自定义函数**：如果你需要更复杂的排序规则，可以提供一个lambda函数作为`key`参数：

   df.sort_values(by=lambda row: some_logic(row['column1'], row['column2']), ascending=False)

然而，可能出现的问题包括：条件之间优先级未明确、数据处理错误（如比较运算有误）、数据缺失导致的排序异常等。务必检查每个条件是否有效，并确保数据清理工作已完成。

pandas按照值排序

你可以使用`sort_values()`函数来按照值对Pandas DataFrame或Series进行排序。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'col1': [3, 1, 2],
        'col2': ['b', 'a', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照'col1'列的值进行排序
sorted_df = df.sort_values('col1')

print(sorted_df)

这将输出按照'col1'列的值排序后的DataFrame：

   col1 col2
1     1    a
2     2    c
0     3    b

如果你想按照多个列的值进行排序，可以传递一个列表给`sort_values()`函数，其中包含你想要按顺序排序的列名。例如：

sorted_df = df.sort_values(['col1', 'col2'])

这将首先按照'col1'列的值排序，然后再按照'col2'列的值排序。