파이온 - Python Online Learning

import pandas as pd data = { "이름": ["민수", "영희", "지우", "채린", "예림", "영수"], "점수": [85, 92, 85, 95, 78, 85], "나이": [25, 22, 24, 23, 22, 21] } df = pd.DataFrame(data) # 1. 점수 내림차순 정렬 sort1 = df.(by="점수", ascending=False) print("--- 점수 순 정렬 ---") print(sort1) # 2. 다중 정렬: 점수(내림차순) -> 나이(오름차순) sort2 = df.(by=["점수", "나이"], ascending=[False, True]) print("\n--- 점수(내림) & 나이(오름) 정렬 ---") print(sort2)

--- 점수 순 정렬 --- 이름 점수 나이 3 채린 95 23 1 영희 92 22 0 민수 85 25 2 지우 85 24 5 영수 85 21 4 예림 78 22 --- 점수(내림) & 나이(오름) 정렬 --- 이름 점수 나이 3 채린 95 23 1 영희 92 22 5 영수 85 21 2 지우 85 24 0 민수 85 25 4 예림 78 22

sort_values() 다중 열 정렬

하나의 열뿐 아니라 여러 열을 기준으로 순차 정렬할 수 있습니다.

단일 열 정렬

sort1 = df.sort_values(by="점수", ascending=False)

점수 기준 내림차순으로 정렬합니다.

다중 열 정렬

sort2 = df.sort_values(
    by=["점수", "나이"],
    ascending=[False, True]
)

1순위: 점수 내림차순 (높은 점수부터)
2순위: 점수가 같으면 나이 오름차순 (어린 순)

동작 과정

1순위 - 점수 내림차순:
채린  95  (최고점)
서희  92
민수  85 ─┐
지연  85 ─┼─ 점수 동일! → 2순위 적용
예서  85 ─┘
서림  78

2순위 - 나이 오름차순 (85점 그룹 내):
예서  85  21세  ← 가장 어림
지연  85  24세
민수  85  25세  ← 가장 나이 많음

by와 ascending을 리스트로 전달

df.sort_values(
    by=["점수", "나이"],         # 정렬 기준 (리스트)
    ascending=[False, True]      # 각 기준의 방향 (리스트)
)

위치	by	ascending	의미
1번째	"점수"	False	점수 내림차순
2번째	"나이"	True	나이 오름차순

다양한 정렬 조합

# 점수 내림, 나이 내림
df.sort_values(by=["점수", "나이"], ascending=[False, False])

# 점수 오름, 나이 오름
df.sort_values(by=["점수", "나이"], ascending=[True, True])

# 동일한 방향이면 하나의 값으로도 가능
df.sort_values(by=["점수", "나이"], ascending=True)

💡 핵심: 다중 정렬은 by와 ascending에 리스트를 전달하여 각 열의 정렬 방향을 개별 지정합니다.