如何对Pandas DataFrame按多列混合升降序规则排序

要实现多列分别按升序、降序混合排序，直接使用Pandas原生的sort_values()方法即可，不需要设置自定义排序键，也无需调用pd.Categorical，完全适配列唯一值数量较多的场景。
具体实现方式为：

• 将需要排序的列按优先级从高到低组成列表，传入by参数
• 给ascending参数传入长度和排序列相同的布尔值列表，True对应列升序，False对应列降序

示例代码 #

构造测试数据 #

import pandas as pd

my_df = pd.DataFrame({'col1':['a','a','a','a','b','b','b','b','c','c','c','c'],
                      'col2':[1,1,2,2,1,1,2,2,1,1,2,2],
                      'col3':[1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2]})

执行排序 #

按照col1降序、col2降序、col3升序的规则排序：

sorted_df = my_df.sort_values(by=['col1', 'col2', 'col3'], ascending=[False, False, True])

排序后的结果会优先按col1倒序排列，col1取值相同的行再按col2倒序排列，前两列取值都相同的行最终按col3正序排列，完全匹配需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Felipe D.