Python CSV 读数。 使用升序和降序按 2 列排序

Question

csv 文件（ https://www.kaggle.com/blitzr/movehub-city-rankings ->> movehubqualityoflife.csv）

我需要返回前五条记录，按 movehub 评分最高和医疗保健评分最差的城市排序

请帮助我，朋友。

下面看一下我当前的代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("movehubqualityoflife.csv", delimiter=',')

df.sort_values(by='Movehub Rating', ascending=False)


df1 = pd.read_csv("movehubqualityoflife.csv", delimiter=',')

df1.sort_values(by='Health Care', ascending=True)

Answer 1

您应该可以通过对相同的 dataframe 进行两次排序来做到这一点，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("movehubqualityoflife.csv", delimiter=',')

df.sort_values(by='Movehub Rating', ascending=False)
df.sort_values(by='Health Care', ascending=True)

这样，您的 dataframe 将首先按“医疗保健升序”排序，然后按“movehub 评级降序”排序。 dataframe 对象中的排序操作是永久性的。

Answer 2

为了保存您设置的新订单，您需要就地使用，因此您的更改将永久生效。 您可以使用 head(5) 获得前 5 个

df.sort_values(by='Movehub Rating', ascending=False, inplace=True)

df1=df.head(5)

然后你可以为“医疗保健”再做一次。 如果您想对它们进行排序（首先按“Movehub Rating”，然后按“Health Care”），您可以执行以下操作：

df.sort_values(by=['Movehub Rating','Health Care'], ascending=[False,True], inplace=True)

df1=df.head(5)