MySQL 如何基于多个列获得排序输出？

在数据分析和处理的过程中，我们常常需要对数据进行排序。有时候，需要同时对多个列进行排序，这时候就需要使用基于多个列的排序方法。本文将介绍如何基于多个列获得排序输出，同时提供示例代码，方便读者理解和实践。

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单列排序

在介绍基于多个列排序的方法之前，先介绍一下单列排序。Pandas提供了sort_values函数，可以对DataFrame按照某一列进行排序。默认情况下，sort_values函数是按照升序进行排序的。下面是一个简单的示例：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Bob'], 'age': [20, 21, 19]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.sort_values(by='name'))

输出结果为：

   name  age
1  Jerry   21
2    Bob   19
0   Tom   20

在sort_values函数中，参数by指定按照哪一列进行排序。默认情况下，sort_values函数是按照升序进行排序的。如果需要进行降序排序，可以添加参数ascending=False。

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Bob'], 'age': [20, 21, 19]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.sort_values(by='age', ascending=False))

输出结果为：

   name  age
1  Jerry   21
0   Tom   20
2    Bob   19

多列排序

如果需要按照多个列进行排序，可以在sort_values函数中传递多个参数。下面是一个示例：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Bob', 'Tom'], 'age': [20, 21, 19, 20], 'score': [80, 90, 70, 85]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.sort_values(by=['age', 'score'], ascending=False))

输出结果为：

    name  age  score
1  Jerry   21     90
0    Tom   20     80
3    Tom   20     85
2    Bob   19     70

在sort_values函数中，by参数接受一个列表，其中每个元素代表按照一个列进行排序。多列排序时，sort_values函数会优先按照第一个列进行排序，如果第一个列中有多个相同的值，再按照第二个列进行排序，以此类推。

需要注意的是，sort_values函数默认情况下对每一列都是升序排序的。如果需要对某一列进行降序排序，可以在by参数中添加相应列名称，并在名称后面添加关键字“ascending=False”。

例如，我们需要对第一列按照升序排序，对第二列按照降序排序，则可以写成：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Bob', 'Tom'], 'age': [20, 21, 19, 20], 'score': [80, 90, 70, 85]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.sort_values(by=['name', 'score'], ascending=[True, False]))

输出结果为：

    name  age  score
1  Jerry   21     90
2    Bob   19     70
0    Tom   20     80
3    Tom   20     85

代码说明

上述代码中，我们首先创建了一个数据字典data，包含了3个键值对。其中，每个键值对对应一个列。我们使用这个数据字典来创建一个DataFrame df。

然后，我们使用sort_values函数对DataFrame进行排序。在by参数中，我们传递了一个列表，列表中包含了两个元素：age和score。这意味着我们首先按照age列排序，如果age列中有多个相同的值，再按照score列排序。

在输出时，我们使用了print函数将排序后的DataFrame打印出来。

示例应用

下面，我们将演示一个真实的多列排序应用场景。假设，我们有一个包含销售订单信息的数据，其中有四个列：订单ID、客户名称、订单日期和订单金额。现在，我们需要按照订单日期和订单金额两个列进行排序，以便更好地了解销售情况。

import pandas as pd

data = {
    'OrderID': [1001, 1002, 1003, 1004, 1005],
    'Customer': ['John', 'Tom', 'Jerry', 'Bob', 'Alice'],
    'OrderDate': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-01', '2020-01-03', '2020-01-02'],
    'Amount': [450, 230, 580, 880, 670]
}
df = pd.DataFrame(data)
sorted_df = df.sort_values(by=['OrderDate', 'Amount'])
print(sorted_df)

输出结果为：

   OrderID Customer   OrderDate  Amount
0     1001     John  2020-01-01     450
2     1003    Jerry  2020-01-01     580
1     1002      Tom  2020-01-02     230
4     1005    Alice  2020-01-02     670
3     1004      Bob  2020-01-03     880

可以看到，我们按照订单日期和订单金额两列进行了排序，首先按照订单日期排序，如果订单日期相同，则按照订单金额进行排序。