pandas怎么实现按照多列排序ascending

在数据分析和处理过程中，排序是一个非常常见的操作。pandas 是 Python 中一个强大的数据处理库，提供了丰富的功能来处理和操作数据。本文将介绍如何使用 pandas 实现按照多列进行排序，并且可以指定每列的排序方式（升序或降序）。

1. 基本排序方法

pandas 提供了 sort_values() 方法来实现数据的排序。该方法的基本语法如下：

DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')

• by: 指定按照哪一列或多列进行排序。
• axis: 排序的轴，0 表示按行排序，1 表示按列排序，默认为 0。
• ascending: 指定排序方式，True 表示升序，False 表示降序。如果是多列排序，可以传入一个布尔列表。
• inplace: 是否在原地修改数据，True 表示直接修改原数据，False 表示返回一个新的排序后的 DataFrame。
• kind: 排序算法，默认为 'quicksort'。
• na_position: 缺失值的位置，'last' 表示将缺失值放在最后，'first' 表示将缺失值放在最前面。

2. 按照多列排序

在实际应用中，我们可能需要按照多列进行排序。例如，我们有一个包含学生成绩的 DataFrame，我们希望先按照 数学 成绩降序排序，然后再按照 英语 成绩升序排序。

示例数据

import pandas as pd

data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
    '数学': [90, 85, 85, 80],
    '英语': [80, 85, 90, 85]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

   姓名  数学  英语
0  张三  90  80
1  李四  85  85
2  王五  85  90
3  赵六  80  85

按照多列排序

我们可以通过 sort_values() 方法的 by 参数指定多列，并通过 ascending 参数指定每列的排序方式。

df_sorted = df.sort_values(by=['数学', '英语'], ascending=[False, True])
print(df_sorted)

输出：

   姓名  数学  英语
0  张三  90  80
1  李四  85  85
2  王五  85  90
3  赵六  80  85

在这个例子中，数学 列按照降序排序，英语 列按照升序排序。可以看到，数学 成绩相同的 李四 和 王五，按照 英语 成绩升序排列。

3. 处理缺失值

在实际数据中，可能会存在缺失值。sort_values() 方法提供了 na_position 参数来控制缺失值的位置。

data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
    '数学': [90, 85, None, 80],
    '英语': [80, 85, 90, None]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

   姓名    数学    英语
0  张三  90.0  80.0
1  李四  85.0  85.0
2  王五   NaN  90.0
3  赵六  80.0   NaN

将缺失值放在最前面

df_sorted = df.sort_values(by=['数学', '英语'], ascending=[False, True], na_position='first')
print(df_sorted)

输出：

   姓名    数学    英语
2  王五   NaN  90.0
3  赵六  80.0   NaN
1  李四  85.0  85.0
0  张三  90.0  80.0

将缺失值放在最后面

df_sorted = df.sort_values(by=['数学', '英语'], ascending=[False, True], na_position='last')
print(df_sorted)

输出：

   姓名    数学    英语
0  张三  90.0  80.0
1  李四  85.0  85.0
3  赵六  80.0   NaN
2  王五   NaN  90.0

4. 总结

通过 pandas 的 sort_values() 方法，我们可以轻松实现按照多列进行排序，并且可以灵活控制每列的排序方式和缺失值的位置。这在处理复杂的数据分析任务时非常有用。

希望本文对你理解和使用 pandas 进行多列排序有所帮助！