Python CSV 讀數。 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）

我需要返回前五條記錄，按 movehub 評分最高和醫療保健評分最差的城市排序

請幫助我，朋友。

下面看一下我當前的代碼：

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

您應該可以通過對相同的 dataframe 進行兩次排序來做到這一點，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)

這樣，您的 dataframe 將首先按“醫療保健升序”排序，然后按“movehub 評級降序”排序。 dataframe 對象中的排序操作是永久性的。

Answer 2

為了保存您設置的新訂單，您需要就地使用，因此您的更改將永久生效。 您可以使用 head(5) 獲得前 5 個

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

df1=df.head(5)

然后你可以為“醫療保健”再做一次。 如果您想對它們進行排序（首先按“Movehub Rating”，然后按“Health Care”），您可以執行以下操作：

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

df1=df.head(5)