按两列或多列对Pandas数据框架进行排序

按两列或多列对Pandas数据框架进行排序，可以通过sort_values()方法来实现。 sort_values()方法根据一列或多列的值进行排序。 接下来，我将介绍如何在Pandas中使用sort_values()方法对数据框进行排序。

1. 按一列排序

考虑以下数据框：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Jerry', 'Tony', 'Tom', 'Jake', 'Mike'],
    'age': [28, 26, 27, 25, 28],
    'score': [85, 90, 87, 92, 89]
}

df = pd.DataFrame(data)

排序的关键在于要确定按哪一列排序。 下面我们按照年龄进行排序：

df_sorted = df.sort_values('age')
print(df_sorted)

输出结果如下：

   name  age  score
3  Jake   25     92
1  Tony   26     90
2   Tom   27     87
0  Jerry   28     85
4  Mike   28     89

可以看到，数据框已经按照年龄从小到大排序。

2. 按多列排序

有时候需要按多列进行排序。在Pandas中，可以通过将多个列名传递给sort_values()方法来指定多列排序。 下面我们将按照名字和年龄进行排序：

df_sorted = df.sort_values(['name', 'age'])
print(df_sorted)

输出结果如下：

    name  age  score
0  Jerry   28     85
3   Jake   25     92
4   Mike   28     89
1   Tony   26     90
2    Tom   27     87

可以看到，数据框先按照名字进行排序，然后在相同名字的情况下按照年龄进行排序。

我们可以通过传递ascending=False的参数来实现降序排序。 下面我们将按照年龄和成绩进行降序排序：

df_sorted = df.sort_values(['age', 'score'], ascending=False)
print(df_sorted)

输出结果如下：

   name  age  score
1  Tony   26     90
2   Tom   27     87
4  Mike   28     89
0  Jerry   28     85
3  Jake   25     92

可以看到，数据框按照年龄进行降序排序，然后在相同年龄的情况下按照成绩进行降序排序。

在sort_values()方法中指定多个列排序时，可以为每个列指定不同的排序顺序。 下面我们将按照名字和成绩排序，其中名字按照升序排列，成绩按照降序排列：

df_sorted = df.sort_values(['name', 'score'], ascending=[True, False])
print(df_sorted)

输出结果如下：

    name  age  score
0  Jerry   28     85
4   Mike   28     89
3   Jake   25     92
1   Tony   26     90
2    Tom   27     87

可以看到，数据框按照名字按照升序排列，然后在相同名字的情况下按照成绩进行降序排序。

这就是按两列或多列对Pandas数据框架进行排序的完整攻略。