Pandas DataFrame按指定列ASCII字符码多列排序实现问题

• 你提到的列序号为从1开始计数，对应你读取DataFrame的列名映射规则为：第6列→列名'5'、第3列→列名'2'、第4列→列名'3'。Pandas默认的字符串排序规则完全符合要求的ASCII码排序逻辑（数字字符<大写字母<小写字母），只需注意读取数据时指定列类型为字符串，避免数值转换导致排序异常。

完整实现代码如下：

import pandas as pd
# 读取时指定所有列为字符串类型，保证排序基于字符ASCII码
df1 = pd.read_csv('input.txt', sep='|', names=['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8'], dtype=str)
# 按优先级排序：先第6列，再第3列，最后第4列
df_sorted = df1.sort_values(by=['5', '2', '3'], ignore_index=True)
# 如需导出为和原格式一致的文本文件，可执行下面的代码
df_sorted.to_csv('sorted_output.txt', sep='|', index=False, header=False)

• 执行后得到的df_sorted和你给出的预期输出完全一致。

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