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)
以上是如何按多列升序和降序对 Pandas DataFrame 进行排序？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
