默认情况下，pandas groupby multiple columns不对值进行排序

默认情况下，pandas的groupby函数在对多个列进行分组时不会对值进行排序。

pandas是一个强大的数据分析和处理工具，它提供了灵活的数据结构和数据操作功能。其中，groupby函数用于按照指定的列或多个列对数据进行分组，并对每个分组进行聚合操作。

在使用groupby函数时，默认情况下，pandas不会对分组后的值进行排序。这意味着分组后的结果在输出时不会按照任何特定的顺序进行排列。

如果需要对分组后的结果进行排序，可以使用sort_values函数来实现。sort_values函数可以根据指定的列或多个列对数据进行排序。例如，可以使用以下代码对分组后的结果按照指定的列进行排序：

grouped = df.groupby(['column1', 'column2'])
sorted_grouped = grouped['column3'].sum().reset_index().sort_values(['column1', 'column2'])

上述代码中，首先使用groupby函数对列column1和column2进行分组，然后使用sum函数对分组后的列column3进行求和。接着，使用reset_index函数将分组后的结果重新设置索引，并使用sort_values函数按照列column1和column2进行排序。

对于pandas的groupby函数，可以参考腾讯云的数据分析与挖掘产品TDSQL，它提供了基于MySQL的数据分析和挖掘服务，可以方便地进行数据分组、聚合和排序等操作。具体产品介绍和使用方法可以参考以下链接：

TDSQL产品介绍

总结起来，pandas的groupby函数在默认情况下不会对值进行排序，如果需要对分组后的结果进行排序，可以使用sort_values函数。腾讯云的数据分析与挖掘产品TDSQL可以提供相应的支持和服务。