掌握Pandas DataFrame多列自定义排序顺序

引言

在数据分析和处理中，对dataframe进行排序是一项基本且常见的操作。pandas库提供了强大的sort_values()方法，不仅支持单列排序，还能实现多列复合排序。然而，当我们需要对不同的排序键（列）应用不同的排序方向（例如，第一列升序，第二列降序，第三列再升序）时，就需要对sort_values()方法的参数进行精细化配置。本文将深入探讨如何利用sort_values()的by和ascending参数，实现dataframe的多列自定义排序。

Pandas DataFrame多列自定义排序

pandas.DataFrame.sort_values()方法是实现DataFrame排序的核心工具。它允许用户指定一个或多个列作为排序键，并为每个键定义排序方向。

方法签名概述：

DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None)

对于多列自定义排序，我们主要关注by和ascending这两个参数。

• by参数： 接收一个字符串（单列名）或一个字符串列表（多列名）。列表中的列名顺序决定了排序的优先级：列表中的第一个列是主排序键，第二个是次排序键，依此类推。
• ascending参数： 接收一个布尔值（应用于所有by指定的列）或一个布尔值列表。当by参数是一个列名列表时，ascending参数也应是一个布尔值列表，其长度必须与by列表的长度相同。列表中每个布尔值对应by列表中相应位置的列，True表示升序，False表示降序。

示例：实现复杂排序逻辑

假设我们有一个包含列 'A', 'B', 'C' 的DataFrame，需要按照以下规则进行排序：

1. 首先按列 'A' 升序排列。
2. 然后按列 'B' 降序排列。
3. 最后按列 'C' 升序排列。

下面是实现这一需求的具体步骤和代码示例。

1. 创建示例DataFrame

首先，我们创建一个示例DataFrame，以便演示排序操作。

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'A': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'cherry', 'apple', 'cherry'],
    'B': [10, 20, 10, 10, 30, 20, 30],
    'C': [1, 3, 2, 1, 2, 1, 3],
    'D': [100, 200, 150, 120, 300, 110, 250]
}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始DataFrame:")
print(df)

原始DataFrame:

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      A   B  C    D
0  apple  10  1  100
1  banana  20  3  200
2  apple  10  2  150
3  banana  10  1  120
4  cherry  30  2  300
5  apple  20  1  110
6  cherry  30  3  250

2. 执行多列自定义排序

根据上述需求（'A' 升序，'B' 降序，'C' 升序），我们将by参数设置为 ['A', 'B', 'C']，并将ascending参数设置为 [True, False, True]。

# 定义排序的列及其方向
sort_columns = ['A', 'B', 'C']
sort_directions = [True, False, True] # A升序，B降序，C升序

# 执行排序
sorted_df = df.sort_values(by=sort_columns, ascending=sort_directions)

print("\n排序后的DataFrame:")
print(sorted_df)

排序后的DataFrame:

      A   B  C    D
5  apple  20  1  110
0  apple  10  1  100
2  apple  10  2  150
1  banana  20  3  200
3  banana  10  1  120
4  cherry  30  2  300
6  cherry  30  3  250

结果解析：

• 首先，DataFrame按列 'A' 进行了升序排列（'apple' -> 'banana' -> 'cherry'）。
• 在 'A' 值相同的情况下（例如，所有 'apple' 的行），再按列 'B' 进行降序排列（20 -> 10）。
• 在 'A' 和 'B' 值都相同的情况下（例如，'apple' 和 10 的行），最后按列 'C' 进行升序排列（1 -> 2）。

注意事项与最佳实践

1. ascending列表与by列表的长度匹配： 务必确保ascending列表中的布尔值数量与by列表中的列名数量一致，否则Pandas会抛出ValueError。
2. inplace参数： sort_values()默认返回一个新的排序后的DataFrame，而不修改原始DataFrame。如果希望直接修改原始DataFrame，可以将inplace参数设置为True。

   # df.sort_values(by=sort_columns, ascending=sort_directions, inplace=True)

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   但通常建议保留原始DataFrame，通过创建新DataFrame来存储排序结果，以避免潜在的副作用。

3. 处理缺失值（na_position）： na_position参数控制缺失值（NaN）在排序结果中的位置。
   • 'last' (默认)：缺失值排在最后。
   • 'first'：缺失值排在最前面。
4. 性能考虑： 对于非常大的DataFrame，排序操作可能会消耗较多的计算资源。在进行大规模数据排序时，可以考虑优化数据类型或分块处理。
5. 稳定性： Pandas的sort_values方法在默认情况下是稳定的，即在排序键值相同的情况下，保持原始行的相对顺序。

总结

pandas.DataFrame.sort_values()方法通过灵活使用by和ascending参数，为用户提供了强大的多列自定义排序能力。通过将列名列表传递给by，并将对应的布尔值列表传递给ascending，您可以精确地控制每一列的排序方向，从而满足各种复杂的数据排序需求。熟练掌握这一技巧，将极大地提升您在数据处理和分析中的效率。

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