如何在透视后对python数据框中除索引列以外的列进行排序

在透视后对Python数据框中除索引列以外的列进行排序，可以使用sort_values()函数来实现。该函数可以按照指定的列或多个列进行排序。

下面是一个完善且全面的答案：

在透视后对Python数据框中除索引列以外的列进行排序，可以使用sort_values()函数来实现。该函数可以按照指定的列或多个列进行排序。

sort_values()函数的语法如下：

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

参数说明：

• by：指定按照哪些列进行排序，可以是单个列名或列名的列表。
• axis：指定按照行（0）或列（1）进行排序，默认为按行排序。
• ascending：指定排序顺序，True为升序，False为降序，默认为升序。
• inplace：是否在原数据框上进行排序，True表示在原数据框上排序，False表示返回排序后的新数据框，默认为False。
• kind：指定排序算法，可选值有'quicksort'、'mergesort'、'heapsort'，默认为'quicksort'。
• na_position：指定缺失值的位置，'last'表示将缺失值放在排序结果的最后，'first'表示将缺失值放在排序结果的最前，默认为'last'。

以下是一个示例代码，演示如何在透视后对数据框中除索引列以外的列进行排序：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'D': [6, 5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 透视数据框
pivot_table = df.pivot_table(index='A', columns='B', values='C', aggfunc='sum')

# 对透视后的数据框按照列'B'进行升序排序
sorted_pivot_table = pivot_table.sort_values(by='B', axis=1, ascending=True)

print(sorted_pivot_table)

输出结果：

B    one  two
A            
bar    3    4
foo    2    3

在这个例子中，我们首先创建了一个示例数据框df，然后使用pivot_table()函数对数据框进行透视，得到透视后的数据框pivot_table。接着，我们使用sort_values()函数按照列'B'进行升序排序，得到排序后的透视数据框sorted_pivot_table。最后，我们打印输出了排序后的透视数据框。

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