如何在 Python 中对熊猫数据帧进行多列排序？
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排序是基于条件要求对数据帧执行的操作之一。我们可以按字母顺序以及数字顺序对数据帧进行排序。在本文中，我们将看到如何按多列对熊猫数据框进行排序。
方法 1: 使用sort_values()方法
语法: df_name.sort_values(按列名，轴=0，升序=True，位置=False，种类='quicksort '，na_position='last '，ignore_index=False，key=None)
参数:
依据:它应该排序的列表或列的名称
轴:待排序轴。(0 或“轴”1 或“列”)默认为 0。(列号)
升序:排序升序或降序。为多个排序顺序指定布尔值列表。布尔值列表必须与“by”的值的数量相匹配，即 column _ names。默认情况下，这是真的。
inplace: 默认为假。但是如果它的值为真，它就地即在适当的位置执行操作。
种类:选择快速排序等排序算法。合并排序，堆排序。默认情况下，它是快速排序。
对数据帧进行排序:
- 导入模块。
- 创建一个数据帧。
- 现在，使用上面的语法对数据帧进行排序。
创建数据帧:
Python 3
#import libraries
import numpy as np
import pandas as pd
# creating a dataframe
df = pd.DataFrame({'Name': ['Raj', 'Akhil', 'Sonum', 'Tilak', 'Divya', 'Megha'],
'Age': [20, 22, 21, 19, 17, 23],
'Rank': [1, np.nan, 8, 9, 4, np.nan]})
# printing the dataframe
print('DATAFRAME')
df
输出:
例 1:
Python 3
# using the sorting function
print('SORTED DATAFRAME')
df.sort_values(by=['Age'], ascending=False)
输出:
在上面的示例中，升序值为 false，因此数据帧按降序排序。
例 2:
Python 3
print('SORTED DATAFRAME')
df.sort_values(by = ['Rank', 'Age'], ascending = [True, False], na_position = 'first')
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