Сортировка кадра данных Pandas по нескольким столбцам

Сортировка кадра данных Pandas по нескольким столбцам — обычная операция при анализе данных. Рассмотрим фрейм данных со столбцами «a», «b» и «c». Чтобы отсортировать этот фрейм данных по столбцу «b» в порядке возрастания и столбцу «c» по убыванию, выполните следующие действия:

Начиная с версии Pandas 0.17.0, метод сортировки устарел в пользу sort_values. Начиная с версии 0.20.0 сортировка полностью удалена. Однако аргументы и результаты остаются неизменными:

df.sort_values(['a', 'b'], ascending=[True, False])

Эквивалентный способ использования устаревшей сортировки метод:

df.sort(['a', 'b'], ascending=[True, False])

Например, рассмотрим фрейм данных df1 со случайными целочисленными значениями в столбцах «a» и «b»:

import pandas as pd
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 5, (10, 2)), columns=['a', 'b'])

Сортировка этого кадра данных по 'a' по возрастанию и 'b' в порядке убывания дают:

df1.sort(['a', 'b'], ascending=[True, False])

   a  b
2  1  4
7  1  3
1  1  2
3  1  2
4  3  2
6  4  4
0  4  3
9  4  3
5  4  1
8  4  1

Помните, что метод сортировки по умолчанию отсутствует. Чтобы обновить df1 отсортированными значениями, присвойте результат метода сортировки df1 или используйте inplace=True в вызове метода:

df1 = df1.sort(['a', 'b'], ascending=[True, False])

or

df1.sort(['a', 'b'], ascending=[True, False], inplace=True)