使用Python pandas的sort_values()方法可按一个或多个列对DataFrame排序

简介: 【5月更文挑战第2天】使用Python pandas的sort_values()方法可按一个或多个列对DataFrame排序。示例代码展示了如何按'Name'和'Age'列排序 DataFrame。先按'Name'排序,再按'Age'排序。sort_values()的by参数接受列名列表,ascending参数控制排序顺序(默认升序),inplace参数决定是否直接修改原DataFrame。

在Python的pandas库中,可以使用sort_values()方法来按照一个或多个列对DataFrame进行排序。

以下是按照多个列排序的示例:

python
import pandas as pd

创建一个示例DataFrame

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Peter'],
'Age': [20, 21, 19, 18],
'Score': [85, 90, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

按照'Name'和'Age'两个列进行排序

df.sort_values(by=['Name', 'Age'], inplace=True)

print(df)
在这个例子中,DataFrame首先按'Name'列进行排序,然后在'Name'列相同的情况下按'Age'列进行排序。

在sort_values()方法中,通过指定by参数为一个列名列表,可以实现按照多个列进行排序。同时,还可以通过ascending参数来指定每个列的排序顺序(升序或降序),默认为升序。例如,可以设置ascending=[True, False]来分别指定第一个列升序排序,第二个列降序排序。inplace参数用于指定是否在原DataFrame上进行排序,如果需要保留原DataFrame,则可以将其设置为False。

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