对Pandas DataFrame进行多列排序可以通过sort_values()函数实现。sort_values()函数可以接受多个参数来指定要排序的列及排序方式。
以下是完整攻略：
首先需要准备一份数据，用于演示多列排序。我们可以使用Pandas的read_csv()函数读取一份csv格式数据集。
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)
运行结果：
name age score
0 Tom 12 89
1 Jack 15 78
2 Ann 14 92
3 Mike 13 81
在进行多列排序之前，我们先来看一下单列排序的实现。我们可以使用sort_values()函数对DataFrame的单列进行排序。
# 按照年龄升序排列
df = df.sort_values(by='age', ascending=True)
print(df)
运行结果：
name age score
0 Tom 12 89
3 Mike 13 81
2 Ann 14 92
1 Jack 15 78
这里by参数指定要排序的列名，ascending参数指定排序方式，True表示升序，False表示降序。
接下来我们来看一下如何对DataFrame进行多列排序。我们可以使用sort_values()函数的by参数传入一个列表来指定多个排序列。
# 按照年龄升序、分数降序排列
df = df.sort_values(by=['age', 'score'], ascending=[True, False])
print(df)
运行结果：
name age score
0 Tom 12 89
3 Mike 13 81
2 Ann 14 92
1 Jack 15 78
这里我们同时指定了两个排序列，第一个按照年龄升序排列，第二个按照分数降序排列。ascending参数也变成了一个列表，分别指定每个排序列的排序方式。
在多列排序时，可以通过添加更多的列来指定排序规则。如果前面的列排序结果相同，则会使用后面的列进行进一步的排序。
# 按照年龄升序、分数降序、名字升序排列
df = df.sort_values(by=['age', 'score', 'name'], ascending=[True, False, True])
print(df)
运行结果：
name age score
0 Tom 12 89
3 Mike 13 81
2 Ann 14 92
1 Jack 15 78
这里我们添加了一个名字列，表示当年龄和分数相同时，按照名字升序排列。
以上就是在Python中对Pandas DataFrame进行多列排序的完整攻略。
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