pandas怎么对列进行排序

可以使用`sort_values()`方法对列进行排序。例如，对于一个名为`df`的DataFrame，如果想按照某一列（例如名为`column_name`的列）进行升序排序，可以使用以下代码：

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

其中，`by`参数指定按照哪一列进行排序，`ascending`参数指定是否升序排序（默认为True）。

如果想按照多列进行排序，可以将多个列名放入一个列表中，例如：

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

其中，`ascending`参数也可以传入一个列表，指定每一列的排序方式。

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pandas对列进行排序

可以使用pandas的sort_values()方法对列进行排序，例如：

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

其中，by参数指定要排序的列名，ascending参数指定排序方式，False表示降序排序。

pandas多重列索引排序

在Pandas中，可以使用`sort_index()`方法对多重列索引进行排序。假设我们有一个名为`df`的数据帧，其中有两个列索引`A`和`B`，我们想按照`A`列索引升序排序，然后按照`B`列索引降序排序，可以使用以下代码：

df.sort_index(level=[0, 1], ascending=[True, False], inplace=True)

其中`level`参数指定要排序的列索引级别，`ascending`参数指定每个级别是否按升序排序，`inplace`参数指定是否在原始数据帧上进行排序。