series.sort_values

`sort_values` 是 DataFrame 或 Series 对象的一个方法，用于按照指定的列或行进行排序。它可以接受以下参数：

- `by`: 指定按照哪一列进行排序，可以是单个列名或者列名列表。
- `axis`: 指定按照行还是列进行排序，0 表示按照行进行排序，1 表示按照列进行排序。
- `ascending`: 指定排序是升序还是降序，默认为升序。
- `inplace`: 指定是否直接在原对象上进行排序，默认为 False，表示不改变原对象，而是返回一个新的排序后的对象。

示例：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 18, 40, 32],
        'score': [90, 80, 70, 85]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照年龄进行升序排序
df.sort_values(by='age', ascending=True, inplace=True)

print(df)

输出：

      name  age  score
1      Bob   18     80
0    Alice   25     90
3    David   32     85
2  Charlie   40     70

相关问题

Series.sort_values() got an unexpected keyword argument 'by'

这个错误通常是因为您使用了错误的参数。在Pandas中，sort_values()方法不支持“by”参数。正确的语法是sort_values(by=None, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None)。您可以尝试删除“by”参数并使用其他参数来排序您的Series。

TypeError: Series.sort_values() got an unexpected keyword argument 'by'

这个错误通常是因为 `sort_values()` 方法中使用了不支持的参数。在 Pandas 1.0.0 版本之前，`sort_values()` 方法的排序键参数为 `by`，但在 1.0.0 版本中被更改为 `key`。因此，如果你的 Pandas 版本是 1.0.0 及以上，使用 `by` 参数会导致 TypeError。

解决方法是将 `by` 参数改为 `key`。例如：

df.sort_values(key='column_name')

如果你的 Pandas 版本低于 1.0.0，请升级到最新版本以获得更好的支持和体验。