如何在保留原序号的情况下对dataframe进行排序

在Pandas DataFrame中，如果你想按照一列或多列的值对数据进行排序，并保持原有的索引顺序（即原序号），可以使用`sort_values()`函数配合`ascending=False`参数来进行降序排序，或者不指定`ascending`默认为升序。如果希望按多列排序，可以在`keys`参数里传入一个包含多个列名的列表。

例如，如果你的数据框叫做`df`，想根据名为`column_to_sort`的一列降序排序：

sorted_df = df.sort_values(by='column_to_sort', ascending=False)

如果需要保持原索引不变，添加`inplace=False`：

sorted_df = df.sort_values(by='column_to_sort', ascending=False, inplace=False)

此时`sorted_df`就是按照指定列排序后的DataFrame，原数据不会改变。

如果你还想保持原来的行顺序，只需要确保排序依据的列不是唯一决定行的顺序即可。

相关问题

pandas 序号重拍

在Pandas中，你可以使用`reset_index()`方法来重新排序索引。这个方法会将当前的索引重置为默认的整数索引，并将原来的索引作为一个新的列添加到DataFrame中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data, index=[2, 0, 1])

# 执行重排索引操作
df = df.reset_index()

print(df)

输出结果如下：

   index  A  B
0      2  1  4
1      0  2  5
2      1  3  6

在上面的示例中，我们首先创建了一个带有自定义索引的DataFrame。然后，我们使用`reset_index()`方法将索引重排，并将原来的索引添加为一个名为`index`的新列。

如果你不想保留原来的索引列，可以在调用`reset_index()`时传递参数`drop=True`，即`df.reset_index(drop=True)`。

希望能解答你的问题！如果还有其他疑问，请随时提问。

PYTHON df排序

在Python中，可以使用pandas库的DataFrame.sort_values()函数对DataFrame进行排序。该函数的语法如下：
df.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None) [2]

其中，by参数指定排序的字段，可以是列名或列序号。axis参数指定按行还是按列进行排序，0表示按行排序，1表示按列排序。ascending参数指定排序的顺序，True表示升序，False表示降序。inplace参数指定是否在原DataFrame上进行排序，True表示在原DataFrame上排序，False表示返回一个新的排序后的DataFrame。kind参数指定排序算法的类型，默认为'quicksort'。na_position参数指定缺失值的位置，默认为'last'，即将缺失值放在排序结果的最后。ignore_index参数指定是否忽略排序后的索引，True表示忽略，False表示保留原索引。key参数指定一个函数，用于对排序字段进行自定义排序。

例如，如果要按最后一列的值从小到大对DataFrame进行排序，可以使用以下代码：
df.sort_values(by=df.columns[-1], axis=0, ascending=True, inplace=True) [1]

这将按照最后一列的值从小到大对DataFrame进行排序，并在原DataFrame上进行修改。