根据列和索引的值对pandas数据框进行排序？

Question

是否可以根据列的值以及索引对pandas数据帧进行排序？

如果按列的值对pandas数据帧进行排序，则可以得到按列排序的结果数据帧，但不幸的是，在排序列的同一个值内，您会看到数据帧索引的顺序混乱。

所以，我可以按列（例如名为count的列）对数据帧进行排序，但也可以按索引值对其进行排序吗？按降序对列进行排序是否可行，但按升序对索引进行排序是否可行？

我知道如何对dataframe中的多个列进行排序，也知道可以通过首先对索引进行reset_index()排序，然后再次创建索引来实现我的要求。但这样做是否更直观、更有效呢？

Answer 1

在pandas 0.23+中，您可以直接执行-请参阅OmerB的answer。如果您还没有0.23+，请继续阅读。

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我敢说，最简单的方法就是将索引复制到列上，然后按两者排序。

df['colFromIndex'] = df.index
df = df.sort(['count', 'colFromIndex'])

我也希望能够做一些类似df.sort(['count', 'index'])的事情，但这当然行不通。

Answer 2

熊猫0.23终于让你到了-D

现在可以将索引名（而不仅仅是列名）作为参数传递给sort_values。所以，这一行是有效的：

df = df.sort_values(by = ['MyCol', 'MyIdx'], ascending = [False, True])

如果索引当前未命名：

df = df.rename_axis('MyIdx').sort_values(by = ['MyCol', 'MyIdx'], ascending = [False, True])

Answer 3

从pandas版本0.22开始。

可以临时将列设置为索引，对该列上的索引排序，然后重置。默认情况下，它将保持现有索引的顺序：

df = df.set_index('column_name', append=True).sort_index(level=1).reset_index(level=1)

我认为以上可以通过“就地”选项来完成，但我认为如上所述更容易阅读。