df.sort_values(）

这是一个 pandas 库中的 DataFrame 对象的方法，用于按照指定的列或行进行排序。sort_values() 方法有一些参数，比如 by（用于指定排序的列或行）、ascending（用于指定升序或降序，默认为升序）、inplace（用于指定是否修改原数据，默认为 False）等等。

示例：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 35, 30, 20],
    'salary': [5000, 8000, 6000, 4000]
})

# 按照 age 列进行升序排序
df.sort_values(by='age', ascending=True, inplace=True)

print(df)

输出：

      name  age  salary
3    David   20    4000
0    Alice   25    5000
2  Charlie   30    6000
1      Bob   35    8000

相关问题

df.sort_values

`df.sort_values` 是 Pandas 库中的一个方法，用于对 DataFrame 进行排序操作。具体来说，它可以按照某一列或多列的值来对 DataFrame 进行升序或降序排列。例如：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'age': [25, 30, 18, 40, 35],
        'score': [80, 90, 85, 75, 95]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照 age 列的值进行升序排列
df_sorted = df.sort_values(by='age', ascending=True)

print(df_sorted)

输出结果为：

      name  age  score
2  Charlie   18     85
0    Alice   25     80
1      Bob   30     90
4    Emily   35     95
3    David   40     75

可以看到，`df.sort_values(by='age', ascending=True)` 对 DataFrame `df` 按照 `age` 列的值进行了升序排列。其中 `by` 参数表示按照哪一列的值进行排序，`ascending` 参数表示是否升序排列。如果要按照多列的值进行排序，可以将 `by` 参数设置为一个列名的列表，例如 `by=['age', 'score']`。

df.sort_values()

`df.sort_values()` 是一个 Pandas DataFrame 对象的方法，用于按照一个或多个列的值对数据进行排序。它返回一个新的 DataFrame 对象，而不是修改原来的 DataFrame。

语法如下：

df.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, ignore_index=False, key=None)

参数解释：
- `by`：指定排序的列名或列名列表。
- `axis`：指定排序轴的方向。0表示按行排序，1表示按列排序。
- `ascending`：指定是否升序排列，默认为True。
- `inplace`：是否在原 DataFrame 上进行排序，默认为False（即返回一个新的 DataFrame）。
- `ignore_index`：是否忽略排序后的索引，并返回一个新的索引，默认为False。
- `key`：指定一个函数用于排序，而不是默认的按值排序。

示例：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'age': [25, 18, 32, 45, 29],
        'score': [80, 95, 70, 60, 85]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照 age 列升序排列
df_sorted = df.sort_values(by='age', ascending=True)
print(df_sorted)

输出结果为：

      name  age  score
1      Bob   18     95
0    Alice   25     80
4    Emily   29     85
2  Charlie   32     70
3    David   45     60