Pandas是一个基于Python的数据分析库,可以用于数据处理、数据清洗、数据分析和数据可视化等任务。在Pandas中,可以使用sort_values()函数对多列进行排序。
sort_values()函数可以接受一个或多个列名作为参数,用于指定按照哪些列进行排序。默认情况下,sort_values()函数会按照指定列的升序进行排序。如果需要按照降序排序,可以通过设置ascending参数为False来实现。
下面是一个示例代码,演示如何使用Pandas对多列进行排序:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom'],
'Age': [20, 21, 19, 20],
'Score': [90, 85, 95, 80]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照Name列和Age列进行排序
sorted_df = df.sort_values(by=['Name', 'Age'])
print(sorted_df)
运行以上代码,输出结果如下:
Name Age Score
2 John 19 95
1 Nick 21 85
0 Tom 20 90
3 Tom 20 80
在上述示例中,我们创建了一个包含Name、Age和Score三列的DataFrame。然后,使用sort_values()函数按照Name列和Age列进行排序,得到了按照指定列排序后的DataFrame。
需要注意的是,sort_values()函数返回的是一个新的排序后的DataFrame,原始的DataFrame并没有被修改。如果需要在原始DataFrame上进行排序,可以使用inplace参数,将其设置为True。
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