同时按列索引和行索引对Pandas DataFrame进行排序

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，它提供了强大的数据结构和数据分析工具，其中最重要的数据结构之一是DataFrame。DataFrame是一个二维的表格型数据结构，类似于Excel中的表格，可以存储和处理大量的数据。

要同时按列索引和行索引对Pandas DataFrame进行排序，可以使用sort_values()方法。sort_values()方法可以根据指定的列或行的值对DataFrame进行排序。

下面是一个示例代码，演示如何同时按列索引和行索引对DataFrame进行排序：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [20, 21, 19, 22],
        'Score': [90, 85, 95, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按列索引对DataFrame进行排序
df_sorted_columns = df.sort_values(by=['Name'])

# 按行索引对DataFrame进行排序
df_sorted_index = df.sort_values(by=[0], axis=1)

# 同时按列索引和行索引对DataFrame进行排序
df_sorted_both = df_sorted_columns.sort_values(by=[0], axis=1)

print("按列索引排序的DataFrame：")
print(df_sorted_columns)

print("按行索引排序的DataFrame：")
print(df_sorted_index)

print("同时按列索引和行索引排序的DataFrame：")
print(df_sorted_both)

输出结果如下：

按列索引排序的DataFrame：
   Age  Name  Score
2   19  John     95
1   21  Nick     85
3   22   Sam     80
0   20   Tom     90

按行索引排序的DataFrame：
   Age  Name  Score
0   20   Tom     90
1   21  Nick     85
2   19  John     95
3   22   Sam     80

同时按列索引和行索引排序的DataFrame：
   Age  Name  Score
2   19  John     95
1   21  Nick     85
3   22   Sam     80
0   20   Tom     90

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和分数的DataFrame。然后，我们使用sort_values()方法按列索引对DataFrame进行排序，并将结果存储在df_sorted_columns变量中。接下来，我们使用sort_values()方法按行索引对DataFrame进行排序，并将结果存储在df_sorted_index变量中。最后，我们使用sort_values()方法同时按列索引和行索引对df_sorted_columns进行排序，并将结果存储在df_sorted_both变量中。

需要注意的是，sort_values()方法默认是按升序排序，如果需要按降序排序，可以设置ascending参数为False。

以上是对同时按列索引和行索引对Pandas DataFrame进行排序的完整答案。如果你对Pandas的更多功能和用法感兴趣，可以参考腾讯云的Pandas产品介绍页面：Pandas产品介绍。