Pandas中sort的用法

在Pandas中，`sort()`函数用于对Series或DataFrame进行排序。以下是其基本用法：

1. 对Series排序[^1]:

   import pandas as pd
   s = pd.Series(['c', 'a', 'd', 'b'])
   sorted_s = s.sort_values(ascending=False)  # 默认升序，若要降序则设置ascending=False
   print(sorted_s)

2. 对DataFrame按索引或数值排序:

   df = pd.DataFrame({'A': [4, 2, 9, 1], 'B': [1, 3, 5, 4]})
   sorted_df_index = df.sort_index(ascending=False)  # 按索引降序
   sorted_df_values = df.sort_values('A', ascending=False)  # 按'A'列降序

3. 多级排序:

   df = df.sort_values(['A', 'B'], ascending=[False, True])  # 先按'A'列降序，再按'B'列升序

注意，`ascending`参数可接受布尔值（True/False）或列表来指定每个列的排序顺序。

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pandas中sort values的用法

在 Pandas 中，sort_values() 方法用于根据一个或多个列的值对 DataFrame 进行排序。其语法如下：

df.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, ignore_index=False)

其中，by 代表要排序的列名或列名的列表；axis 表示排序的方向，默认为 0，即按行进行排序；ascending 表示排序的方式，默认为 True，即升序排列；inplace 表示是否直接在原 DataFrame 上进行排序，默认为 False，即返回一个新的 DataFrame；ignore_index 表示是否忽略原 DataFrame 中的索引值，将排序后的结果重新生成索引，默认为 False。

举个例子，假设有以下 DataFrame：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Alice', 'Bob'],
        'age': [25, 20, 30, 28],
        'score': [90, 85, 95, 88]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出结果为：

    name  age  score
0    Tom   25     90
1  Jerry   20     85
2  Alice   30     95
3    Bob   28     88

如果我们想按照 score 列进行降序排列，可以使用以下代码：

df.sort_values(by='score', ascending=False, inplace=True)

print(df)

输出结果为：

    name  age  score
2  Alice   30     95
0    Tom   25     90
3    Bob   28     88
1  Jerry   20     85

可以看到，根据 score 列进行了降序排列。

pandas中sort_values函数的用法

pandas中的sort_values函数用于对DataFrame或Series进行排序。该函数的语法如下：

DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')

参数说明：
- by：指定按照哪个列或多个列进行排序，可以是一个列名或者列名的列表。
- axis：指定按照行还是列排序，0表示按照行排序，1表示按照列排序，默认为0。
- ascending：指定排序方式，True表示升序，False表示降序，默认为True。
- inplace：是否在原DataFrame上进行排序，默认为False。
- kind：指定排序算法，可选值为{'quicksort', 'mergesort', 'heapsort'}，默认为'quicksort'。
- na_position：指定缺失值的位置，可选值为{'last', 'first'}，默认为'last'，表示缺失值排在最后。

使用示例：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [2, 1, 3], 'B': [1, 3, 2]})

# 按照'A'列升序排列
df.sort_values(by='A', ascending=True)

# 按照'A'列降序排列并替换原DataFrame
df.sort_values(by='A', ascending=False, inplace=True)

# 按照'A'列降序、'B'列升序排列
df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=[False, True])