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Pandas对多列进行排序

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:

代码语言:python
代码运行次数:0
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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:

代码语言:txt
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   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。

关于Pandas的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的相关产品和文档:

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