下面的例子......为什么会发生这种情况以及如何防止它？
>>> df = pd.DataFrame({'a': list(range(150)), 'b': [1, 2, 3] * 50})
>>> df.sort_values('b').equals(df.sort_values('b').sort_values('b'))
False
>>> df.sort_values('b').head()
a b
0 0 1
39 39 1
42 42 1
45 45 1
132 132 1
>>> df.sort_values('b').sort_values('b').head()
a b
0 0 1
87 87 1
120 120 1
84 84 1
81 81 1
对我来说工作指定mergesort就像只有一种稳定的排序方法DataFrame.sort_values http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.sort_values.html，因为如果仅按一列排序是默认方法kind=quicksort:
kind{‘快速排序’、‘合并排序’、‘堆排序’}，默认快速排序
排序算法的选择。另请参阅 ndarray.np.sort 了解更多信息。归并排序是唯一稳定的算法。对于 DataFrame，此选项仅在对单个列或标签进行排序时应用。
如果按多列排序默认是mergesort.
print (df.sort_values('b', kind='mergesort').head())
a b
0 0 1
3 3 1
6 6 1
9 9 1
12 12 1
print (df.sort_values('b', kind='mergesort').sort_values('b', kind='mergesort').head())
a b
0 0 1
3 3 1
6 6 1
9 9 1
12 12 1
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