DataFrame批量对行数据排序

可以使用`sort_values()`方法对DataFrame中的行进行排序。

例如，假设我们有一个包含三列数据的DataFrame，其中第一列为学生姓名，第二列为数学成绩，第三列为英语成绩：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
    '数学成绩': [85, 92, 78, 90],
    '英语成绩': [80, 88, 85, 92]
})

我们可以使用`sort_values()`方法根据数学成绩对DataFrame进行排序：

df_sorted = df.sort_values('数学成绩', ascending=False)
print(df_sorted)

输出结果为：

   姓名  数学成绩  英语成绩
1  李四     92     88
3  赵六     90     92
0  张三     85     80
2  王五     78     85

`sort_values()`方法的`ascending`参数默认为True，表示升序排序，如果要降序排序，需要将该参数设置为False。可以同时按照多个列进行排序，只需要将列名作为一个列表传递给`sort_values()`方法即可。例如，我们可以按照数学成绩降序排序，如果数学成绩相同，再按照英语成绩降序排序：

df_sorted = df.sort_values(['数学成绩', '英语成绩'], ascending=[False, False])
print(df_sorted)

输出结果为：

   姓名  数学成绩  英语成绩
1  李四     92     88
3  赵六     90     92
0  张三     85     80
2  王五     78     85