如何对Pandas数据框架进行排序

要对Pandas数据框进行排序，可以使用sort_values()函数。该函数的语法如下:

DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')

参数说明：

• by：指定排序依据的列名或者一组列名
• axis：指定排序轴，0表示按照行排序，1表示按照列排序
• ascending：指定升序排序还是降序排序，默认为升序排序
• inplace：是否直接对原DataFrame进行操作，默认为False，即不对原DataFrame进行修改，返回一个排好序的新DataFrame
• kind：指定排序算法，包括quicksort（快速排序）、mergesort（归并排序）和 heapsort（堆排序）
• na_position：指定缺失值的位置，取值是first或last，默认值是last，表示缺失值放在最后

下面，我们使用一个示例说明如何进行排序。假设有一个包含学生姓名、年龄和成绩的数据框，我们需要按照成绩升序排序，如果成绩相同，按照年龄降序排序。代码如下：

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'Name':['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Jack', 'Amy'],
                   'Age':[22, 20, 21, 23, 22],
                   'Score':[85, 76, 90, 85, 82]})

# 按照Score升序排序，如果相同，按照Age降序排序
df_sorted = df.sort_values(by=['Score', 'Age'], ascending=[True, False])

print(df_sorted)

输出结果如下：

    Name  Age  Score
1  Jerry   20     76
4    Amy   22     82
0    Tom   22     85
3   Jack   23     85
2   Mike   21     90

结果表明，按照成绩升序排序后，分别比较年龄，年龄越大的越靠前。

除了多列排序外，还可以选择只按照一列进行排序。例如，我们可以按照年龄升序排序，代码如下：

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'Name':['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Jack', 'Amy'],
                   'Age':[22, 20, 21, 23, 22],
                   'Score':[85, 76, 90, 85, 82]})

# 按照Age升序排序
df_sorted = df.sort_values(by='Age')

print(df_sorted)

输出结果如下：

    Name  Age  Score
1  Jerry   20     76
2   Mike   21     90
0    Tom   22     85
4    Amy   22     82
3   Jack   23     85

结果表明，按照年龄升序排序后，结果从小到大排列。

总之，Pandas数据框的排序操作，通过sort_ values()函数非常简单，只需要指定排序的列名、排序方式等参数，就可以得到我们需要的排序结果。