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

这是一个 Pandas DataFrame 对象的方法，用于按照指定列的值对 DataFrame 进行排序。其中，`by` 参数指定要排序的列名，`ascending` 参数指定排序的方向，`True` 表示升序，`False` 表示降序。在这个例子中，DataFrame 对象是 `df`，要按照列名为“数量”的值进行降序排序，所以 `by='数量'`，`ascending=False`。排序后的结果会返回一个新的 DataFrame 对象，也可以直接在原 DataFrame 上进行修改。

相关问题

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

这是一个对 Pandas DataFrame 进行排序的语句，其中 `df` 是一个 DataFrame 对象，`sort_values()` 是 DataFrame 的一个方法，用于按照指定的列进行排序。在这个例子中，按照名为 `brightness` 的列进行排序，`ascending=False` 表示按照降序排列。

3.假如我们有名为df的Series类型的数据，但是df中的标签不是按顺序排列的，如果我们想要令df的标签按升序进行排列，我们不应 该用以下哪一代码？ A.Sorted_df= df.sort_values () B.sorted_df= df.sort_values (ascending=False) C.sorted_df= df.sort_values (ascending=True) D.sorted_df= df.reindex()

选项B中的代码会让df降序排列，而不是升序排列。因此，正确答案是C。应该使用以下代码将df升序排列：

sorted_df = df.sort_values(ascending=True)

选项A中的代码可以按值对df进行排序，但是如果我们只是要求对标签进行排序，则不需要使用sort_values方法。

选项D中的reindex方法不会对df中的标签进行排序，而是根据给定的索引重新排序df的行顺序。