Python-对两列上的数据帧排序不起作用

我在基于两列对数据进行排序时遇到问题

一般来说，我希望在数据帧上设置一个时区，并进行时间更改。不幸的是

tz.localize("Europe/Berlin", infer_dst=True) 

由于数据未正确排序而引发错误（至少我认为这是原因…）

因此，我尝试对以下数据帧进行排序：

index                value   test1                 test2
2015-10-25 02:00:00   10     2015-10-25 02:00:00   0
2015-10-25 02:00:00   20     2015-10-25 02:00:00   1
2015-10-25 02:15:00   30     2015-10-25 02:15:00   0
2015-10-25 02:15:00   40     2015-10-25 02:15:00   1
2015-10-25 02:30:00   60     2015-10-25 02:30:00   0
2015-10-25 02:30:00   70     2015-10-25 02:30:00   1
2015-10-25 02:45:00   80     2015-10-25 02:45:00   0
2015-10-25 02:45:00   90     2015-10-25 02:45:00   1

要获得以下输出

index                value   test1                 test2
2015-10-25 01:45:00   5     2015-10-25 01:45:00   0
2015-10-25 02:00:00   10     2015-10-25 02:00:00   0
2015-10-25 02:15:00   30     2015-10-25 02:15:00   0    
2015-10-25 02:30:00   60     2015-10-25 02:30:00   0
2015-10-25 02:45:00   80     2015-10-25 02:45:00   0
2015-10-25 02:00:00   20     2015-10-25 02:00:00   1
2015-10-25 02:15:00   40     2015-10-25 02:15:00   1
2015-10-25 02:30:00   70     2015-10-25 02:30:00   1
2015-10-25 02:45:00   90     2015-10-25 02:45:00   1
2015-10-25 03:00:00   90     2015-10-25 03:00:00   1

我试过：

df.sort(["test1","test2"],ascending=[1, 1])

然而，由于某些原因，订单没有改变。有什么想法吗

---

您好，我扩展了所需的输出

您只需更改列的顺序并按

[“test2”、“test1”]

排序即可：

---

您好，很遗憾，这将无法提供所需的输出！只有当数据帧仅由这8行组成，但有40000行时，这才有效。你的建议意味着标有“1”的季度将被排到最后，而不是正确的位置好的，那么你能为产出创造一个好的例子吗？我在你的问题中看不到“正确的地方”的定义，你确定吗？您想要分开的排序列

test1

和

test2

，然后用这些排序列覆盖数据帧吗？然后，您可以使用

df['test1']=df['test1'].sort_values（）.values

和

df['test2']=df['test2'].sort_values（）.values

。请注意完全覆盖。我想根据索引（a复制到测试列）和列“test2”对整个数据帧进行排序。基本上，我需要两个季度：02:00-02:45。好吧，您的输入数据集已经按test1、test2排序。对不起，可能我遗漏了什么。因为如果我想按

test1

-

打印df.sort\u值（[“test1”]，升序=True）

-这是未排序的

test2

。如果我按

test2

按

打印df值（[“test2”]，升序=True）

进行排序，这与

打印df.sort值（[“test2”，“test1”]，升序=[1，1]）相同。

-

test1

未排序。我认为这一切都是正确的。。。不可能在不覆盖的情况下对两列进行排序。

>>> df.sort(["test2","test1"],ascending=[1, 1])
                 index  value                test1  test2
0  2015-10-25 02:00:00     10  2015-10-25 02:00:00      0
2  2015-10-25 02:15:00     30  2015-10-25 02:15:00      0
4  2015-10-25 02:30:00     60  2015-10-25 02:30:00      0
6  2015-10-25 02:45:00     80  2015-10-25 02:45:00      0
1  2015-10-25 02:00:00     20  2015-10-25 02:00:00      1
3  2015-10-25 02:15:00     40  2015-10-25 02:15:00      1
5  2015-10-25 02:30:00     70  2015-10-25 02:30:00      1
7  2015-10-25 02:45:00     90  2015-10-25 02:45:00      1