Python 连接数据帧后对特定列进行排序

我将3个数据帧连接成一个数据帧。现在我想对一些特定的列进行排序，所以我使用了以下代码：

final_df.sort_values(['Tab1_1', 'Tab2_2'], ascending=False)

但是，输出显示

col1

中的值是有序的，而

col5

中的值不是有序的。有人能告诉我我错过了什么吗

以下是一个数据示例：

concat_table = {'ID': ['Sun_1'], 
                'Tab1': ['Al', 'Alu', 'Alt'],
                'Tab1_1': [6, 3, 4], 
                '%_Tab_1': [90, 50, 40], 
                'Tab2': ['Type1', 'Type2', 'Type3'], 
                'Tab2_2': [4, 5, 2],
                '%_Tab1_2': [60, 90, 40]}

以下是订购方式：

concat_table_ordered = {'ID': ['Sun_1'], 
                        'Tab1': ['Al', 'Alt', 'Alu'],
                        'Tab1_1': [6, 4, 3], 
                        '%_Tab_1': [90, 40, 50], 
                        'Tab2': ['Type2', 'Type1', 'Type3'], 
                        'Tab2_2': [5, 4, 2],
                        '%_Tab1_2': [90, 60, 40]}

---

是否将此输出分配给另一个df？否则使用

inplace=True

：

final_df.sort_values(['col1','col5'], ascending=False, inplace=True)

df1 = df.iloc[:, :4].sort_values(['Tab1_1'], ascending=False)
df2 = df.iloc[:, 4:].sort_values(['Tab2_2'], ascending=False)

final_df = pd.concat([df1.reset_index(drop=True), 
                      df2.reset_index(drop=True)], axis=1)
print (final_df)
      ID Tab1  Tab1_1  %_Tab_1   Tab2  Tab2_2  %_Tab1_2
0  Sun_1   Al       6       90  Type2       5        90
1  Sun_1  Alt       4       40  Type1       4        60
2  Sun_1  Alu       3       50  Type3       2        40

---

如果按多列排序，则按顺序对

进行排序，这意味着首先按列表中的第一列、她的
Tab1\u 1
进行排序，然后按下一个值进行排序，但仅当前一列中的值重复时，此处为
Tab1\u 1
：

concat_table={'ID':'Sun_1', 
              'Tab1': ['Al','Alu','Alt', 'aaa'],
              'Tab1_1':[6,3,4,4], 
              '%_Tab_1':[90,50,40,100],
              'Tab2':['Type1','Type2','Type3','Type4'],
              'Tab2_2':[4,5,2,1],
              '%_Tab1_2':[60,90,40,20]}
df = pd.DataFrame (concat_table)
print (df)
      ID Tab1  Tab1_1  %_Tab_1   Tab2  Tab2_2  %_Tab1_2
0  Sun_1   Al       6       90  Type1       4        60
1  Sun_1  Alu       3       50  Type2       5        90 <-4 are duplicated
2  Sun_1  Alt       4       40  Type3       2        40 <-4 are duplicated
3  Sun_1  aaa       4      100  Type4       1        20

df1 = df.sort_values(['Tab1_1','Tab2_2'], ascending=False)
print (df1)
      ID Tab1  Tab1_1  %_Tab_1   Tab2  Tab2_2  %_Tab1_2
0  Sun_1   Al       6       90  Type1       4        60
2  Sun_1  Alt       4       40  Type3       2        40 <-sorted 2,1 
3  Sun_1  aaa       4      100  Type4       1        20 <-sorted 2,1 
1  Sun_1  Alu       3       50  Type2       5        90

你能添加一些数据样本吗？Onne idea，你会像
final\u df=final\u df.sort\u值（['col1'，'col5'，ascending=False）]那样赋值吗？
？我试过了，它没有改变…所以这里是排序的列。我想对列Tab1\u 1和Tab2\u 2进行排序。首先，我尝试对表1进行排序，其中有列（Tab1、Tab1\u 1、%\u Tab\u 1），并对其余的列进行了相同的排序。但是，当我连接这两个数据帧时，顺序与之前的顺序相同。这样，结果不会改变您使用的表的顺序
inplace=True
？如果是，那么列的数据类型是什么？它必须起作用。是的，我用了in place=True。我要排序的列是第一个int和第二个float。。。我应该把它改成int吗？@Sofia-
inplace=True
这里没有帮助，添加了带解释的答案这回答了我的问题，非常感谢你的帮助！