如何按多列升序和降序对 Pandas DataFrame 进行排序？

按多列对 Pandas Dataframe 进行排序

按多列对 Pandas Dataframe 进行排序是数据分析中的常见操作。考虑一个包含“a”、“b”和“c”列的数据框。要按“b”列升序和“c”列降序对此数据框进行排序，请按照以下步骤操作：

从 Pandas 版本 0.17.0 开始，排序方法已被弃用，转而使用 sort_values。从版本 0.20.0 开始，排序已被完全删除。但是，参数和结果保持不变：

df.sort_values(['a', 'b'], ascending=[True, False])

使用已弃用的排序方法的等效方法是：

df.sort(['a', 'b'], ascending=[True, False])

例如，考虑一个数据帧 df1 在列中具有随机整数值'a' 和 'b':

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 5, (10, 2)), columns=['a', 'b'])

按 'a' 对此数据框进行排序升序和降序的“b”给出：

df1.sort(['a', 'b'], ascending=[True, False])

   a  b
2  1  4
7  1  3
1  1  2
3  1  2
4  3  2
6  4  4
0  4  3
9  4  3
5  4  1
8  4  1

请记住，默认情况下排序方法不是就地的。要使用排序后的值更新 df1，请将排序方法的结果分配给 df1 或在方法调用中使用 inplace=True：

df1 = df1.sort(['a', 'b'], ascending=[True, False])

或

df1.sort(['a', 'b'], ascending=[True, False], inplace=True)

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