sort_by打破熊貓> = 0.18.0？

Question

我開始喜歡

print(df) 
        int   float _i 
1     2 2.000000e+00 1 
3     3 3.000000e+00 3 
2     3 4.000000e+00 2 
4 -9223372036854775808 -1.797693e+308 4 
0 -9223372036854775808 1.000000e+00 0 

數據幀如果我使用sort_values兩列我讓你看到下面的輸出進行排序。所以sort_values似乎什麼都不做。如果我只有一個列名，它的工作原理，以及我在之前的熊貓版本中使用它的方式。熊貓有什麼變化，我不知道？

print(df.sort_values(["int", "float"])) 
        int   float _i 
1     2 2.000000e+00 1 
3     3 3.000000e+00 3 
2     3 4.000000e+00 2 
4 -9223372036854775808 -1.797693e+308 4 
0 -9223372036854775808 1.000000e+00 0 

在大熊貓0.17.0我得到：

print(df.sort_values(["int", "float"])) 
        int   float _i 
4 -9223372036854775808 -1.797693e+308 4 
0 -9223372036854775808 1.000000e+00 0 
1     2 2.000000e+00 1 
3     3 3.000000e+00 3 
2     3 4.000000e+00 2 

Answer 1

我能夠通過調用排序，以得到你想要爲你的情況排序如下：

print(df.sort_values(by=["int", "float"], na_position='first')) 

        int   float _i 
3 -9223372036854775808 -1.797693e+308 4 
4 -9223372036854775808 1.000000e+00 0 
0     2 2.000000e+00 1 
1     3 3.000000e+00 3 
2     3 4.000000e+00 2 

然而，我我不知道爲什麼排序在兩個版本之間表現不同。我檢查了GitHub源代碼，並且我沒有看到這兩個版本之間的sort_values函數有任何更改。這可能是代碼中更深層的東西發生了變化。這並排序

代碼：

2968    if len(by) > 1: 
2968    from pandas.core.groupby import _lexsort_indexer 
2969  
2970    def trans(v): 
2971     if com.needs_i8_conversion(v): 
2972      return v.view('i8') 
2973     return v 
2974    keys = [] 
2975    for x in by: 
2976     k = self[x].values 
2977     if k.ndim == 2: 
2978      raise ValueError('Cannot sort by duplicate column %s' % str(x)) 
2979     keys.append(trans(k)) 
2980    indexer = _lexsort_indexer(keys, orders=ascending, 
2981           na_position=na_position) 
2982    indexer = com._ensure_platform_int(indexer) 

3004  new_data = self._data.take(indexer, axis=self._get_block_manager_axis(axis), 
3005          convert=False, verify=False) 

一些與_lexsort_indexer（）或self._data.take（）可能已經改變。