大熊猫：基于多个列对数据框进行排序

debugcn 发表于 Dev

即兴编码器

我知道这个问题已经问过几次了。但是，没有一个答案符合我的情况。

我有一个带有列，部门和employee_count的熊猫数据框。我需要按降序对employee_count列进行排序。但是，如果两个employee_counts之间有平局，则应根据部门按字母顺序对它们进行排序。

   Department Employee_Count
0    abc          10
1    adc          10
2    bca          11
3    cde          9
4    xyz          15

required output:

   Department Employee_Count
0    xyz          15
1    bca          11
2    abc          10
3    adc          10
4    cde          9

这就是我尝试过的。

df = df.sort_values(['Department','Employee_Count'],ascending=[True,False])

但这只是按字母顺序对部门进行排序。

我也尝试过先按部门排序，然后再按Employee_Count排序。像这样：

df = df.sort_values(['Department'],ascending=[True])
df = df.sort_values(['Employee_Count'],ascending=[False])

这也不能给我正确的输出：

   Department Employee_Count
4    xyz          15
2    bca          11
1    adc          10
0    abc          10
3    cde          9

它先给出“ adc”，然后给出“ abc”。请帮助我。

耶斯列尔

您可以交换列表中的列以及ascending参数中的值：

说明：

列名的顺序是排序的顺序，首先是按降序排序，Employee_Count如果有重复，则按降序排序，Employee_Count然后Department仅按重复的行升序排序。

df1 = df.sort_values(['Employee_Count', 'Department'], ascending=[False, True])
print (df1)
  Department  Employee_Count
4        xyz              15
2        bca              11
0        abc              10 <-
1        adc              10 <-
3        cde               9

或者为了测试是否使用第二个False然后重复的行进行排序descending：

df2 = df.sort_values(['Employee_Count', 'Department',],ascending=[False, False])
print (df2)
  Department  Employee_Count
4        xyz              15
2        bca              11
1        adc              10 <-
0        abc              10 <-
3        cde               9

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