pandas 多列排序|极客教程

pandas 多列排序

在数据处理和分析中，经常需要对数据进行排序操作，以便更好地理解和分析数据。在 pandas 中，使用 sort_values 方法可以对 DataFrame 进行排序。本文将重点介绍 pandas 中多列排序的操作，让你轻松掌握如何对多列数据进行排序。

多列升序排序

当我们需要对多列进行排序时，可以通过传递多个列名作为参数来实现多列排序。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 4, 3, 2],
    'C': [9, 8, 7, 6]
}

df = pd.DataFrame(data)
df_sorted = df.sort_values(by=['A', 'B'])

print(df_sorted)

运行结果：

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含三列数据的 DataFrame，并且使用 sort_values 方法对列 A 和列 B 进行升序排序。

多列降序排序

除了升序排序，我们也可以对多列进行降序排序。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 4, 3, 2],
    'C': [9, 8, 7, 6]
}

df = pd.DataFrame(data)
df_sorted = df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[False, False])

print(df_sorted)

运行结果：

在上面的示例中，我们传入参数 ascending=[False, False] 实现对列 A 和列 B 的降序排序。

多列混合排序

除了对所有列都使用相同的排序方式，我们也可以对不同的列使用不同的排序方式。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {
    'A': [1, 3, 2, 4],
    'B': [5, 4, 3, 2],
    'C': [9, 7, 8, 6]
}

df = pd.DataFrame(data)
df_sorted = df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[True, False])

print(df_sorted)

运行结果：

在上面的示例中，我们对列 A 使用升序排序，对列 B 使用降序排序，实现了多列混合排序的效果。

主要参数解释

在进行多列排序时，sort_values 方法的 by 和 ascending 参数是核心参数。其中，by 参数接受一个由列名组成的列表，用于指定按照哪几列进行排序；ascending 参数接受一个由布尔值组成的列表，用于指定每一列的排序方式。

小结

本文介绍了 pandas 中多列排序的操作方法，包括多列升序排序、多列降序排序和多列混合排序。通过这些示例代码的学习，相信你已经掌握了如何对多列数据进行排序的技巧。在实际应用中，根据具体需求来选择合适的排序方式，以便更好地分析数据。如果有任何疑问，欢迎留言讨论。

pandas 多列排序