sort_values按不同顺序排序

是的，sort_values方法可以按照不同的顺序进行排序。默认情况下，sort_values会按照升序对DataFrame的指定列进行排序，但是你可以使用参数来指定不同的排序顺序。下面是一些常用的参数：

- ascending：指定排序顺序，True为升序，False为降序。
- na_position：指定缺失值的位置，first表示将缺失值放在排序结果的最前面，last表示将缺失值放在排序结果的最后面。

例如，要按照某一列的降序排序，可以这样写：

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

如果要将缺失值放在排序结果的最前面，可以这样写：

df.sort_values(by='column_name', na_position='first')

如果要同时指定多个列进行排序，可以将列名放在一个列表中，例如：

df.sort_values(by=['column_name1', 'column_name2'], ascending=[False, True])

这将先按照column_name1进行降序排序，然后在相同值的情况下，再按照column_name2进行升序排序。

相关问题

df.sort_values函数如何自定义排序顺序

`df.sort_values()`是Pandas库中用于对DataFrame数据框按照一列或多列的值进行排序的一个重要函数。如果你想自定义排序顺序，你可以提供以下参数：

1. `by`参数：这是必需的，它接受一个或多个列名作为序列，表示你想要排序的列。如果你想按降序排列，可以将列名放在列表或Series里，并添加关键字参数`ascending=False`。

例如：

df_sorted = df.sort_values(by=['column_name_1', 'column_name_2'], ascending=[True, False])

这里，`column_name_1`升序排列，`column_name_2`降序排列。

2. `key`参数：如果你需要使用列内的某个元素，而不是整个行，可以通过传递一个lambda函数或者Series来指定排序的关键。

3. `inplace`参数：默认为False，如果设为True，则会直接改变原DataFrame，而不是返回一个新的排序后的DataFrame。

4. `ignore_index`参数：默认False，如果设为True，将会重置排序后的索引，从0开始计数。

注意，对于复杂的排序需求，比如先按某一列排序，再按另一列的特定区间排序，你可能需要组合使用这些参数或编写更复杂的自定义函数。

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。