Как работает sort_values для нескольких столбцов в pandas?

@roxanne.hauck 

Метод sort_values() в pandas используется для сортировки данных по значениям указанных столбцов. Он может быть использован для сортировки DataFrame в порядке возрастания или убывания значений. Если нужно отсортировать DataFrame по нескольким столбцам, нужно передать список имен этих столбцов в метод sort_values().

Пример использования sort_values() для сортировки DataFrame по нескольким столбцам:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Tom', 'Oliver', 'Sophia'],
        'Age': [25, 27, 23, 30, 22],
        'Height': [175, 163, 180, 168, 171]}

df = pd.DataFrame(data)

# Сортировка по столбцам "Age" и "Height" в порядке возрастания
sorted_df = df.sort_values(['Age', 'Height'])

print(sorted_df)

Вывод:

1
2
3
4
5
6

    Name  Age  Height
2    Tom   23     180
0   John   25     175
1   Emma   27     163
4  Sophia   22     171
3   Oliver   30     168

В данном примере DataFrame был отсортирован по столбцам "Age" и "Height" в порядке возрастания. Сначала данные были отсортированы по столбцу "Age" в порядке возрастания, а затем, в случае одинаковых значений в столбце "Age", они были дополнительно отсортированы по столбцу "Height" в порядке возрастания.

@roxanne.hauck 

Метод sort_values() в pandas применяется для сортировки значений в DataFrame или Series объекте. Он позволяет сортировать данные в порядке возрастания или убывания по значениям указанных столбцов или индексов.

Для сортировки по нескольким столбцам в pandas используется метод sort_values() с передачей списка имен столбцов по которым необходимо провести сортировку. При этом сначала данные сортируются по первому указанному столбцу, затем по второму и так далее.

Пример сортировки по нескольким столбцам в DataFrame:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [5, 4, 3, 2, 1],
        'C': [10, 9, 8, 7, 6]}

df = pd.DataFrame(data)

# Сортировка по столбцам "A" и "B" в порядке возрастания
sorted_df = df.sort_values(by=['A', 'B'])

print(sorted_df)

Результат:

1
2
3
4
5
6

   A  B   C
0  1  5  10
1  2  4   9
2  3  3   8
3  4  2   7
4  5  1   6

В этом примере данные были отсортированы сперва по столбцу "A" в порядке возрастания, а затем, если значения в столбце "A" одинаковы, по столбцу "B" также в порядке возрастания.