我使用以下代碼使用隨機值創建了一個資料框：
values = random(5)
values_1= random(5)
col1= list(values/ values .sum())
col2= list(values_1)
df = pd.DataFrame({'col1':col1, 'col2':col2})
df.sort_values(by=['col2','col1'],ascending=[False,False]).reset_index(inplace=True)
在我的案例中創建的資料框如下所示：
如您所見，資料框未按“col2”降序排序。我想要實作的是它首先按“col2”排序，如果任何 2 行具有相同的“col2”值，那么它也應該按“col1”排序。有什么建議？任何幫助，將不勝感激。
uj5u.com熱心網友回復：
您的解決方案幾乎運行良好，但如果inplace在其中使用reset_index它不會在sort_values.
可能的解決方案是 add ignore_index=True，所以reset_index沒有必要。
np.random.seed(2022)
df = pd.DataFrame({'col1':np.random.random(5), 'col2':np.random.random(5)})
df = df.sort_values(by=['col2','col1'],ascending=False, ignore_index=True)
print (df)
col1 col2
0 0.499058 0.897657
1 0.049974 0.896963
2 0.685408 0.721135
3 0.113384 0.647452
4 0.009359 0.486988
或者，如果只想使用inplace添加它sort_values并添加ignore_index=True：
df.sort_values(by=['col2','col1'],ascending=False, ignore_index=True,inplace=True)
print (df)
col1 col2
0 0.499058 0.897657
1 0.049974 0.896963
2 0.685408 0.721135
3 0.113384 0.647452
4 0.009359 0.486988
uj5u.com熱心網友回復：
您的邏輯是正確的，但是您在 sort_values 中錯過了 inplace=True。因此，排序實際上并沒有在您的資料框中進行。用這個替換它：
df.sort_values(by=['col2','col1'],ascending=[False,False],inplace=True)
df.reset_index(inplace=True,drop=True)
uj5u.com熱心網友回復：
您還想進行排序inplace=True，而不僅僅是reset_index()
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