Python 中如何按多列排序 CSV？
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在本文中，我们将讨论如何按多列对 CSV 文件进行排序。首先，我们将 CSV 文件转换成一个数据帧，然后我们将使用 sort_values() 方法对数据帧进行排序。
语法: 数据框. sort_values(by，axis=0，升序=True，inplace=False，kind='quicksort '，na_position='last')
返回类型: 返回与函数调用方数据框具有相同维度的排序数据框。
将 CSV 文件转换为数据框后，我们需要通过 sort_values() 方法中的参数将 CSV 文件的两个或多个列名添加为，轴赋值为 0，如下所示:
sort_values('column1 '，' column 2 '……' column n '，axis=0)
使用中的 CSV 文件:
以下是描述如何按多列对 CSV 文件进行排序的各种示例:
例 1:
在下面的程序中，我们首先将 CSV 文件转换为数据帧，然后按照升序按单个列对数据帧进行排序。
Python 3
# importing pandas package
import pandas as pd
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("diamonds.csv")
# sorting data frame by a column
data.sort_values("carat", axis=0, ascending=True,
inplace=True, na_position='first')
# display
data.head(10)
输出:
例 2:
这里，转换成数据帧后，CSV 文件按多列排序，深度列先按升序排序，然后表格列按每个深度的升序排序。
Python 3
# importing pandas package
import pandas as pd
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("diamonds.csv")
# sorting data frame by multiple columns
data.sort_values(["depth", "table"], axis=0,
ascending=True, inplace=True)
# display
data.head(10)
输出:
例 3:
在下面的示例中，CSV 文件按深度降序排序，然后按每个深度的表升序排序。
Python 3
# importing pandas package
import pandas as pd
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("diamonds.csv")
# sorting data frame by multiple columns
data.sort_values(["depth", "table"], axis=0,
ascending=[False, True], inplace=True)
# display
data.head(10)
输出:
例 4:
下面是另一个示例，其中 CSV 文件按多列排序。
Python 3
# importing pandas package
import pandas as pd
# making data frame from csv file
data = pd.read_csv("diamonds.csv")
# sorting data frame by multiple columns
data.sort_values(["depth", "table", "carat"], axis=0,
ascending=[False, True, False], inplace=True)
# display
data.head(10)
输出:
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