把dataframe按某一列的值，做排序

可以使用pandas库中的sort_values()方法来对DataFrame进行排序。该方法可以对指定列数据进行升序或降序排列。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David'],
                   'Age': [25, 23, 27, 21],
                   'Score': [80, 90, 70, 85]})

# 按Name列升序排列
df = df.sort_values('Name')

# 按Score列降序排列
df = df.sort_values('Score', ascending=False)

在上面的示例代码中，首先创建了一个示例的DataFrame对象，然后通过sort_values()方法对其按照指定列进行排序，最后将排序后的结果保存回原始的DataFrame对象中。其中，sort_values()方法的第一个参数指定要排序的列名，第二个参数ascending指定是否升序排列（默认为True）。

相关问题

dataframe根据某一列值升序排序

可以使用pandas中的sort_values方法来对DataFrame进行排序，其中可以指定按照哪一列进行排序，以及升序或降序排序。

例如，对于一个名为df的DataFrame，如果要按照某一列col进行升序排序，可以使用以下代码：

df = df.sort_values('col', ascending=True)

其中，参数ascending=True表示升序排序，参数ascending=False表示降序排序。

dataframe按照某一列值的排序顺序进行遍历

可以使用iterrows()方法来对DataFrame按照指定列的排序顺序进行遍历。假设我们要按照某一列col的排序顺序对DataFrame df 进行遍历，可以使用以下代码：

df_sorted = df.sort_values(by='col')
for index, row in df_sorted.iterrows():
    # 在这里对每一行进行操作
    # row代表当前行的Series对象，可以通过row['col']来获取该行col列的值
    # index代表当前行的索引

其中，sort_values()方法用于对DataFrame按照指定列进行排序。在遍历时，可以通过iterrows()方法得到每一行的Series对象和索引。然后可以根据需要对每一行进行操作，例如获取某一列的值等。