如何按降序对值进行排序[重复]答案

【问题标题】：How can I sort values by descending [duplicate]如何按降序对值进行排序[重复]
【发布时间】：2018-04-02 15:46:19
【问题描述】：

我有一个 csv 文件，里面有这样的主机 ID 和 ips

                  Ip    Id1    Id2  Id3  Id4
0         10.10.8.30  18156  10782  NaN  NaN
1       10.10.12.113  10398  18177  NaN  NaN
2        10.10.6.111  10496  18140  NaN  NaN
3         10.10.6.97  18093  10870  NaN  NaN
4         10.10.6.63  10848  18965  NaN  NaN

我想通过使用 pandas 降序对值（Id1、Id2、Id3、Id4）进行排序，例如。变成了

                  Ip    Id1    Id2  Id3  Id4
0         10.10.8.30  10782  18156  NaN  NaN
1       10.10.12.113  10398  18177  NaN  NaN
2        10.10.6.111  10496  18140  NaN  NaN
3         10.10.6.97  10870  18093  NaN  NaN
4         10.10.6.63  10848  18965  NaN  NaN

谁能帮帮我？

【问题讨论】：

标签： python pandas data-science

【解决方案1】：

如果您使用的是 Pandas，那么这将有助于 Pandas Dataframe Sort

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以试试这个吗：

from pandas import DataFrame

df = DataFrame(data)
sorted = df.sort(['Id1', 'Id2', 'Id3', 'Id4'], ascending=[0])

【讨论】：

你好@kolas你能试试这个吗。
排序不起作用我使用了 sort_values 但它不能正常工作
test = df.sort_values(['one'], ascending=[False])
这样你可以把[0]改成false。
是的，我使用这个 sorted = df.sort_values(['Id1', 'Id2', 'Id3', 'Id4'], ascending=False)，但值排序不正确。例如。这是真的 (Ip)10.10.8.30 (id1)10782 (id2)18156 (id3)NaN (id)NaN，因为 id1