如何使用Python Pandas实现Excel多级排序功能

Pandas原生的sort_values()方法已经完全覆盖Excel的多级排序逻辑，不需要额外依赖第三方库，按下面的方式调用即可：

核心实现逻辑 #

排序优先级完全由传入by参数的列名列表顺序决定：列表第一个元素是最高优先级排序键（对应需求里的A列），第一个列取值相同的记录会自动按第二个列（B列）排序，后续依次顺延，和Excel里添加排序层级的规则完全一致。

基础用法示例 #

import pandas as pd

# 示例：优先按A列升序，A列相同按B列降序，B列相同再按C列升序
sorted_df = df.sort_values(
    by=["A列", "B列", "C列"],  # 按排序优先级从高到低写列名
    ascending=[True, False, True],  # 为每一列单独指定排序方向：True=升序，False=降序
    na_position="last",  # 空值统一放在结果末尾，对齐Excel默认排序规则
    ignore_index=True  # 可选：排序后重置连续行索引，避免原索引乱序
)

特殊场景适配 #

如果某一列需要按自定义顺序排序（比如等级列按「高/中/低」而非默认字典序排列），可以先将列转为指定顺序的分类类型，再执行排序即可：

# 先指定列的自定义排序顺序
df["等级列"] = pd.Categorical(
    df["等级列"],
    categories=["高", "中", "低"],
    ordered=True
)
# 再执行常规多级排序，该列就会按自定义顺序排列
sorted_df = df.sort_values(by=["等级列", "其他排序列"])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Razeen Basunia