python中如何对pandas的某列 数据进行排序

要对 Pandas 数据框中的某一列进行排序，可以使用 `sort_values()` 方法。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 20, 30, 18],
    'salary': [5000, 4000, 6000, 3500]
})

# 按照 'salary' 列进行排序
df_sorted = df.sort_values('salary')

print(df_sorted)

输出结果如下：

      name  age  salary
3    David   18    3500
1      Bob   20    4000
0    Alice   25    5000
2  Charlie   30    6000

在上面的例子中，我们首先创建了一个数据框 `df`，然后使用 `sort_values()` 方法对 `df` 进行排序，按照 `salary` 列的值进行升序排序，结果存储在 `df_sorted` 中。

相关问题

pandas对某列数据排序

在pandas中，可以使用sort_values方法对某列数据进行排序。sort_values方法的常用参数包括：

- by：指定按哪一列进行排序；
- ascending：指定排序方式，True表示升序，False表示降序；
- inplace：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DataFrame进行排序。

下面是一个例子，假设有一个包含学生姓名和成绩的DataFrame，我们想按成绩从高到低对学生进行排序：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
                   'score': [90, 80, 95, 85]})

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

print(df)

输出结果为：

       name  score
2   Charlie     95
0     Alice     90
3     David     85
1       Bob     80

可以看到，按成绩从高到低排序后，DataFrame的顺序发生了改变。如果想对DataFrame进行原地修改，可以将inplace参数设置为True。

pandas对某列数据排序从大到小

可以将sort_values方法的ascending参数设置为False，即可按照从大到小的顺序对某列数据进行排序。以下是示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
                   'score': [90, 80, 95, 85]})

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

print(df)

输出结果为：

       name  score
2   Charlie     95
0     Alice     90
3     David     85
1       Bob     80

可以看到，按成绩从大到小排序后，DataFrame的顺序发生了改变。需要注意的是，如果不想在原DataFrame上进行修改，可以将inplace参数设置为False或者不进行设置（默认为False）。