Как сортировать по нескольким столбцам в pandas (с примерами)

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис для сортировки DataFrame pandas по нескольким столбцам:

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

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: сортировка по нескольким столбцам в Pandas

Предположим, у нас есть следующий DataFrame pandas:

 import pandas as pd

#createDataFrame
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

Мы можем использовать следующий синтаксис для сортировки строк DataFrame по увеличению точек , а затем по уменьшению проходов :

 #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

Обратите внимание, что строки сортируются по возрастанию точек (от меньшего к большему), затем проходит по возрастанию.

Мы также можем использовать аргумент по возрастанию , чтобы указать, следует ли сортировать каждый столбец по возрастанию или убыванию:

 #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

Обратите внимание, что строки сортируются по убыванию точек (от большей к меньшей), затем проходит по возрастанию.

В этих примерах мы отсортировали DataFrame по двум столбцам, но мы можем использовать этот точный синтаксис для сортировки по любому количеству столбцов, которое нам нужно.

Примечание . Полную документацию по функции pandas sort_values() можно найти здесь .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Панды: как сортировать по дате
Pandas: как сортировать столбцы по имени
Pandas: как сортировать по индексу и столбцу