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pandas在指定行范围内进行双重排序

时间: 2025-06-28 21:14:34 浏览: 14

### 如何在 Pandas 中对指定行范围内的数据按多列进行排序为了实现这一目标，可以先选取特定行范围的数据，再基于这些子集执行多列排序操作。下面展示具体方法： #### 方法概述通过 `loc` 或者 `iloc` 来选择所需行范围，之后利用 `sort_values()` 函数来完成多列排序。 #### 实现代码示例假设有一个包含球员信息的 DataFrame，并希望仅针对前四名球员的信息依据身高 (`Height`) 和获得冠军次数 (`Championships`) 进行降序排列： ```python import pandas as pd # 创建样本 DataFrame data = { 'Name': ['Kobe Bryant', 'LeBron James', 'Michael Jordan', 'Larry Bird'], 'Height': [198, 206, 198, 206], 'Championships': [5, 4, 6, 3] } df = pd.DataFrame(data) # 显示原始 DataFrame print("Original DataFrame:") print(df) # 使用 iloc 获取前 n 行 (这里取前三行作为例子)，并对其进行多列排序 n = 3 sorted_df_subset = df.iloc[:n].sort_values(by=['Height', 'Championships'], ascending=[False, False]) # 打印排序后的子集 print("\nSorted subset of the first {} rows:".format(n)) print(sorted_df_subset) ``` 上述代码片段展示了如何从给定的 DataFrame 中提取出前几行记录形成一个新的子集，并对该子集应用多字段排序逻辑[^1]。注意，在实际应用场景中可以根据需求调整所选行数以及参与排序的具体列名称和顺序方向。 #### 多重排序注意事项当涉及到 NA/NaN 值处理时，默认情况下它们会被放置于排序结果列表的末端；如果想要改变这种行为，则可以通过设置参数 `na_position='first'` 让缺失值位于最前面[^4]。

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