如何在pandas中对含重复值的列排序，实现分组重复排列Temp值

你的核心问题是排序优先级设置错误，原来的逻辑会跨name_1/name_2组混合排列不同组的行，只需要调整排序键的顺序即可实现需求：

实现代码 #

# 方式1：按原始索引保证组顺序，再按x1、Temp排序（适配你给出的示例数据结构）
df_sorted = df.sort_values(by=[df.index, 'x1', 'Temp'])

# 方式2：如果需要严格按name分组排序，不依赖原始索引，可使用如下代码
df_sorted = df.sort_values(by=['name_1', 'name_2', 'x1', 'Temp'])

# 补充：如果存在x1相同但x2不同的场景，可把x2加入排序键
# df_sorted = df.sort_values(by=[df.index, 'x1', 'x2', 'Temp'])

逻辑说明 #

• 第一排序优先级为组标识（原始索引或name_1+name_2组合），保证相同名称组的所有行排在一块，不会跨组混合
• 第二排序优先级为x1，保证相同x1（对应相同x2，你示例中x1+x2=1）的行排在一块
• 第三排序优先级为Temp，相同x1下按温度升序排列，刚好匹配你需要的温度重复排列效果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user16470918