使用多列的自定义顺序对Pandas数据帧的行进行重新排序

Pandas是一个强大的数据分析工具，它提供了许多功能来操作和处理数据帧。要使用多列的自定义顺序对Pandas数据帧的行进行重新排序，可以使用sort_values()方法。

sort_values()方法可以接受一个或多个列名作为参数，并根据这些列的值对数据帧的行进行排序。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照多列的自定义顺序对数据帧的行进行重新排序
df = df.sort_values(by=['Salary', 'Age'], ascending=[False, True])

print(df)

输出结果为：

      Name  Age  Salary
3    David   40    8000
2  Charlie   35    7000
1      Bob   30    6000
0    Alice   25    5000

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和薪水的数据帧。然后，我们使用sort_values()方法按照薪水和年龄两列进行排序，其中薪水列按降序排列，年龄列按升序排列。

这样，我们就可以使用多列的自定义顺序对Pandas数据帧的行进行重新排序了。

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