Comment trier par plusieurs colonnes dans Pandas (avec exemples)

Vous pouvez utiliser la syntaxe de base suivante pour trier un DataFrame pandas sur plusieurs colonnes :

df = df.sort_values(['column1', 'column2'], ascending=(False, True))

L’exemple suivant montre comment utiliser cette syntaxe dans la pratique.

Exemple : trier par plusieurs colonnes dans Pandas

Supposons que nous ayons le DataFrame pandas suivant :

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'points': [14, 20, 9, 20, 25, 29, 20, 25],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

        points	assists	rebounds
0	14	5	11
1	20	7	8
2	9	7	10
3	20	9	6
4	25	12	6
5	29	9	5
6	20	9	9
7	25	4	12

On peut utiliser la syntaxe suivante pour trier les lignes du DataFrame par points croissants, puis par passes décroissantes :

#sort by points ascending, then assists ascending
df = df.sort_values(['points', 'assists'])

#view updated DataFrame
df

	points	assists	rebounds
2	9	7	10
0	14	5	11
1	20	7	8
3	20	9	6
6	20	9	9
7	25	4	12
4	25	12	6
5	29	9	5

Notez que les lignes sont triées par points croissants (du plus petit au plus grand), puis par passes ascendantes.

Nous pouvons également utiliser l’argument ascendant pour spécifier s’il faut trier chaque colonne de manière croissante ou décroissante :

#sort by points descending, then assists ascending
df = df.sort_values(['points', 'assists'], ascending = (False, True)))

#view updated DataFrame
df

        points	assists	rebounds
5	29	9	5
7	25	4	12
4	25	12	6
1	20	7	8
3	20	9	6
6	20	9	9
0	14	5	11
2	9	7	10

Notez que les lignes sont triées par points décroissants (du plus grand au plus petit), puis par passes ascendantes.

Dans ces exemples, nous avons trié le DataFrame sur deux colonnes, mais nous pouvons utiliser cette syntaxe exacte pour trier selon le nombre de colonnes que nous souhaitons.

Remarque : Vous pouvez trouver la documentation complète de la fonction pandas sort_values() ici .

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres opérations courantes dans les pandas :

Pandas : comment trier par date
Pandas : comment trier les colonnes par nom
Pandas : comment trier à la fois par index et par colonne