df.sort_index和df.sort_value

df.sort_index()是pandas中的一个函数，用于按照索引对DataFrame进行排序。默认情况下，它会按照索引的升序进行排序。

df.sort_values()也是pandas中的一个函数，用于按照列的值对DataFrame进行排序。可以通过指定要排序的列名来进行排序，也可以通过传递多个列名来进行多级排序。

相关问题

df.sort_value()的 参数详解

抱歉，正确的方法名是df.sort_values()，它用于对DataFrame进行排序。sort_values()方法有多个参数，下面是一些常用的参数及其含义：

- by：指定按照哪些列进行排序，可以是单个列名或多个列名的列表。
- ascending：指定排序方式，True表示升序，False表示降序，默认为True。
- inplace：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，默认为False。
- na_position：指定缺失值的位置，first表示缺失值排在前面，last表示缺失值排在后面，默认为last。

例如，如果要按照列A和列B进行降序排序，可以使用以下代码：

df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=False)

这将返回一个按照列A和列B进行降序排序的新DataFrame。如果要在原DataFrame上进行排序，可以将inplace参数设置为True：

df.sort_values(by=['A', 'B'], ascending=False, inplace=True)

def query(request): try: context = { 'segment': 'index' } goodss = [] good = {} # crawl(keyword) df = pd.read_csv('res2.csv',header=None) thread_num = request.GET.get('sort') query = request.GET.get('query') print(thread_num) if not query =='': df = df.loc[df[2].str.contains(query)] if thread_num == 'value_up': df = df.sort_values(by = [1],ascending=False) elif thread_num == 'value_down': df = df.sort_values(by = [1],ascending=True) elif thread_num == 'title': df = df.sort_values(by = [2],ascending=True) for data in df.values.tolist(): good['price'] = data[1] good['store'] = data[3] good['title'] = data[2] good['platform'] = '京东' good['pic_url'] = 'https://www.baidu.com' goodss.append(copy.copy(good))

这是一个 Python 的 Django 框架的视图函数，用于处理用户的查询请求。函数首先将一个空的列表 `goodss` 和一个空的字典 `good` 初始化。然后从文件 'res2.csv' 中读取数据，将用户查询的关键词 `query` 和排序方式 `thread_num` 获取到。如果用户有输入查询关键词，则使用 Pandas 库对数据进行筛选，只保留包含查询关键词的行。根据用户选择的排序方式，使用 Pandas 库对数据进行排序。最后将每一行数据封装成一个字典 `good`，并将该字典拷贝到列表 `goodss` 中，最终将 `goodss` 列表作为上下文参数传递给模板进行渲染。