pandas sort_values排序后不正确

如果 `pandas` 的 `sort_values()` 函数排序后结果不正确，可能有以下几个可能的原因：

1. 数据类型不匹配：请确保要排序的列具有相同的数据类型。如果不是，则可以使用 `astype()` 函数将它们转换为相同的数据类型。

2. 空值：请确保没有空值存在。可以使用 `dropna()` 函数将空值删除，或者使用 `fillna()` 函数将空值填充为其他值。

3. 排序顺序：请确保您指定了正确的排序顺序。默认情况下， `sort_values()` 函数会按升序排序。如果需要降序排序，请将 `ascending` 参数设置为 `False`。

4. 索引：请确保您的数据框具有正确的索引。如果索引不正确，可能会导致排序结果不正确。可以使用 `reset_index()` 函数来重置索引。

如果您仍然无法解决问题，请提供更多细节或代码示例，以便我们更好地帮助您。

相关问题

pandas sort_values 逆序排序

可以使用`sort_values()`函数的`ascending`参数来进行逆序排序。将`ascending`参数设置为False即可：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 18, 33, 27],
    'salary': [5000, 6000, 4000, 8000]
})

df_sorted = df.sort_values(by='salary', ascending=False)

print(df_sorted)

输出结果为：

      name  age  salary
3    David   27    8000
2  Charlie   33    4000
1      Bob   18    6000
0    Alice   25    5000

可以看到，上面的代码将DataFrame按照`salary`列进行逆序排序。

Python pandas sort_values

Python pandas sort_values是pandas库中的一个函数，它用于对DataFrame或Series对象中的值进行排序。sort_values()函数可以根据单个或多个列对数据进行升序或降序排序。sort_values()函数有以下参数：

- by：指定按照哪一列或哪几列进行排序，可以是单列的字符串，也可以是多列的列表。
- axis：指定按照行或者列进行排序，默认为按照行进行排序。
- ascending：指定是否升序排序，默认为True（升序）。
- inplace：指定是否在原DataFrame中直接修改排序结果，默认为False。
- na_position：指定缺失值所在位置，'last'表示放到最后，'first'表示放到最前，默认为'last'。

使用示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 20, 30], 'salary': [5000, 4000, 6000]})
print(df)

# 按照age列升序排序
df_sorted = df.sort_values(by='age')
print(df_sorted)

# 按照age列降序排序
df_sorted = df.sort_values(by='age', ascending=False)
print(df_sorted)

# 按照age列降序、salary列升序排序
df_sorted = df.sort_values(by=['age', 'salary'], ascending=[False, True])
print(df_sorted)