(pandas 排序) 按两列或多列对Pandas数据框架进行排序在Pandas中按两列或多列排序全网首发(图文详解1)

(pandas 排序) 按两列或多列对Pandas数据框架进行排序

在Pandas中，按两列或多列排序指的是根据两个或多个列的值对数据框架（DataFrame）中的行进行排序。这种类型的排序可以帮助你在复杂数据集中快速找到信息，或者以一种有序的方式组织数据，进而更有效地进行数据分析。下面是如何在Pandas中按两列或多列对数据进行排序的详绀步骤和示例代码：

数据框架排序基本概念

在Pandas中，.sort_values() 方法是用来排序数据框架的主要工具。你可以使用这个方法按照一个或多个列的值对数据进行升序或降序排序。

代码步骤

假设你有一个Pandas数据框架 df，它有多列数据，并且你想根据列 col1 和 col2 进行排序。首先，导入Pandas库：

import pandas as pd

然后，创建或读取你的数据框架：

# 创建一个示例数据框架
data = {'col1': [20, 19, 18, 21],
        'col2': [1, 3, 2, 0],
        'other_col': ['a', 'b', 'c', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)

单列排序

如果你只想按一列进行排序，比如 col1，可以使用以下代码：

# 按单列 col1 升序排序
df_sorted = df.sort_values(by='col1')

两列或多列排序

如果想同时根据 col1 和 col2 进行排序，可以通过在 by 参数中传递一个列名的列表来实现，代码如下：

# 按两列 col1 和 col2 升序排序
df_sorted = df.sort_values(by=['col1', 'col2'])

你也可以为每列指定不同的排序顺序。比如，如果你想按 col1 升序排序，同时按 col2 降序排序，可以使用以下代码：

# 按 col1 升序和 col2 降序排序
df_sorted = df.sort_values(by=['col1', 'col2'], ascending=[True, False])

在上述代码中，ascending 参数是一个布尔列表，用于指定每一列的排序顺序，True 代表升序，False 代表降序。

你还可以使用 inplace=True 选项直接在原数据框架上排序，而不创建一个新的数据框架实例。

完整示例代码

下面是以上述所有步骤集成的完整示例代码：

import pandas as pd

# 创建数据框架
data = {'col1': [20, 19, 18, 21],
        'col2': [1, 3, 2, 0],
        'other_col': ['a', 'b', 'c', 'd']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按两列 col1（升序）和 col2（降序）排序
df_sorted = df.sort_values(by=['col1', 'col2'], ascending=[True, False])

# 展示排序后的数据框架
print(df_sorted)

执行这段代码后，你将得到按照 col1 升序和 col2 降序排列的 df_sorted 数据框架。这样，你就可以根据需要得到有序的数据，以便进一步分析。
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