本篇文章主要介绍了如何利用Python中的Pandas库对数据进行复杂的多级分组和排序操作，帮助数据分析人员更高效地处理大规模数据集。
pandas 提供了 `groupby` 分组函数和 `sort_values` 排序函数。然而，在对 DataFrame 进行分组之后如何进行排序呢？
示例代码如下：
```python
import pandas as pd
import random
df = pd.DataFrame(((random.randint(2012, 2016),
random.choice([tech, art, office]),
f{k}k-{l}k % (random.randint(2,10), random.randint(10, 20)) for _ in range(10000)),
columns=[publish_time, classf, salary])
```
请注意，这段代码的目的是展示如何生成一个包含随机数据的 DataFrame。其中 `tech`、`art` 和 `office` 可能代表不同的分类标签，而 `%dk-%dk%` 用于表示薪资范围（例如 2k-10k）。
5星
