df.sort_values不起作用

如果 `df.sort_values()` 函数不起作用，有可能是以下原因之一：

1. 没有指定按照哪一列排序：`df.sort_values()` 函数需要指定按照哪一列排序，可以使用 `by` 参数指定，例如 `df.sort_values(by='column_name')`。
2. 没有指定升序或降序排序：`df.sort_values()` 函数默认按照升序排序，如果需要按照降序排序，可以使用 `ascending=False` 参数，例如 `df.sort_values(by='column_name', ascending=False)`。
3. 数据类型不匹配：如果需要排序的列的数据类型不是数字或日期类型，`df.sort_values()` 函数可能会出错。需要确保数据类型匹配，或者使用 `key` 参数指定一个函数来转换数据类型，例如 `df.sort_values(by='column_name', key=lambda x: pd.to_datetime(x))`。
4. 数据中包含缺失值：如果需要排序的列中包含缺失值，`df.sort_values()` 函数可能会出错。需要使用 `na_position` 参数指定缺失值的位置，例如 `df.sort_values(by='column_name', na_position='last')`。
5. DataFrame 中没有数据：如果 DataFrame 中没有数据，`df.sort_values()` 函数不会产生任何效果。需要确保 DataFrame 中至少有一行数据。

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']`。

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。