PANDAS DF.排序

Pandas DataFrame是Python数据分析库Pandas中的重要数据结构，它是一个二维大小可变的表格型数据结构，类似于SQL中的表格。DataFrame可以存储各种不同类型的列（列可以包含数值、字符串、日期等多种数据类型），并提供高效的数据处理和分析功能。

排序是DataFrame中的一项基本操作，它可以按照指定的列对数据进行升序（默认）或降序排列。以下是如何使用Pandas对DataFrame进行排序的基本步骤：

1. 使用`sort_values()`函数：这是最常用的方法，它接受一个列名作为参数，表示按该列进行排序。

df_sorted = df.sort_values(by='column_name', ascending=True)

- `by`: 需要排序的列名。
- `ascending`: 是否升序，默认为True，如果设置为False则进行降序排序。

2. 如果你想根据多个列进行排序，可以传入一个列表：

df_sorted = df.sort_values(by=['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True, False])

- 对于每个列，你可以分别指定升序（True）或降序（False）。

3. 另外，`sort_index()`函数用于按索引进行排序：

df_sorted = df.sort_index()

- 如果你有日期类型的索引，还可以指定`ascending`参数。

相关问题--
1. 在Pandas DataFrame中，如何按特定列的值进行降序排序？
2. `sort_values()`函数是否支持对多个列同时进行排序？
3. 何时会使用`sort_index()`函数？