如何按多列升序和降序對 Pandas DataFrame 進行排序？

按多列對 Pandas Dataframe 進行排序

按多列對 Pandas Dataframe 進行排序是資料分析中的常見操作排序。考慮一個包含「a」、「b」和「c」列的資料框。若要按「b」列升序和「c」列降序對此資料框進行排序，請依照以下步驟操作：

從Pandas 版本0.17.0 開始，排序方法已被棄用，轉而使用sort_values。從版本 0.20.0 開始，排序已完全刪除。但是，參數和結果保持不變：

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

使用已棄用的排序方法的等效方法是：

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

例如，考慮一個資料幀df1 在列中具有隨機整數值'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'對此資料框進行排序升序和降序的「b」給出：

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

請記住，預設情況下排序方法不是就地的。若要使用排序後的值來更新 df1，請將排序方法的結果指派給 df1 或在方法呼叫中使用 inplace=True：

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

或

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

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