pandas 多列自定义排序

pandas 多列自定义排序

在数据分析和处理过程中，经常需要对数据进行排序操作。而在使用pandas库的情况下，我们通常使用sort_values()方法来对DataFrame或Series对象进行排序。在sort_values()方法中，我们可以指定要排序的列名以及排序方式，但是如果我们需要根据多列进行排序，并且希望每一列都按照自定义的排序方式进行排序，该如何实现呢？本文将为大家详细介绍如何使用pandas库中的sort_values()方法对多列进行自定义排序。

准备工作

在进行多列自定义排序之前，我们首先需要准备数据。这里我们以一个表格数据为例，包括姓名、年龄和工资三列数据。我们假设需要根据姓名和年龄进行排序，姓名按照字母顺序排序，年龄按照年龄大小排序。以下是我们的示例数据：

import pandas as pd

data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '刘七'],
    '年龄': [25, 32, 21, 28, 31],
    '工资': [5000, 6000, 4500, 5500, 6500]
}

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

运行以上代码，我们可以得到如下数据表格：

   姓名  年龄    工资
0  张三  25  5000
1  李四  32  6000
2  王五  21  4500
3  赵六  28  5500
4  刘七  31  6500

多列自定义排序

接下来，我们将对上面的数据表格按照姓名和年龄进行多列自定义排序。对于姓名列，我们需要按照字母顺序排序；对于年龄列，我们需要按照年龄大小排序。我们可以通过sort_values()方法来实现这个功能。

sorted_df = df.sort_values(by=['姓名', '年龄'], ascending=[True, False])
print(sorted_df)

在sort_values()方法中，by参数传入了需要排序的列名列表，即['姓名', '年龄']，ascending参数指定了每列对应的排序方式，True表示升序，False表示降序。通过以上代码运行后，我们可以得到按照我们自定义方式排序后的数据表格：

   姓名  年龄    工资
4  刘七  31  6500
1  李四  32  6000
3  赵六  28  5500
0  张三  25  5000
2  王五  21  4500

可以看到，数据表格按照姓名进行字母顺序排序，对于姓名相同的数据，按照年龄降序排列。

总结

本文介绍了如何使用pandas库中的sort_values()方法对多列数据进行自定义排序。通过传入by和ascending参数，我们可以轻松实现对多列数据的复杂排序需求。在实际数据处理中，多列自定义排序是非常常见的操作，掌握这一技巧可以帮助我们更高效地处理数据分析任务。