对Pandas数据框架的行进行排序

对Pandas数据框架的行进行排序，可以使用sort_values()方法。sort_values()方法可以根据一个或多个列进行升序或降序排列。

下面是对Pandas数据框架的行进行排序的完整攻略：

1. 导入必要的库

import pandas as pd

2. 创建示例数据框架

为了演示如何对Pandas数据框架的行进行排序，我们需要创建一个数据框架作为示例。假设我们有一个学生成绩的数据框架，包含学生姓名、数学成绩、语文成绩、英语成绩、总成绩等信息，可以使用如下代码创建一个示例数据框架：

df = pd.DataFrame({'姓名': ['小明', '小红', '小刚', '小李'],
                   '数学成绩': [90, 85, 98, 88],
                   '语文成绩': [84, 89, 95, 78],
                   '英语成绩': [79, 91, 80, 82]})

运行后，我们得到一个包含4名学生成绩的数据框架，其中包含4列分别是学生姓名、数学成绩、语文成绩、英语成绩。

3. 进行升序或降序排列

在Pandas数据框架中，我们可以使用sort_values()方法对行进行排序。sort_values()方法可以接受以下参数：

• by：按照哪一列来进行排序，可以是字符串、列表或者Series
• ascending：是否为升序排列，默认为True，即升序排列

现在，我们想要按照学生的语文成绩进行升序排列，可以使用如下代码：

df_sorted = df.sort_values(by='语文成绩', ascending=True)

运行后，我们得到一个排序后的数据框架df_sorted。df_sorted的第一行对应的是语文成绩最低的学生，最后一行对应的是语文成绩最高的学生。

如果我们想要按照学生的总成绩进行降序排列，并且同时按照数学成绩进行升序排列（即总成绩相同时，数学成绩更高的学生在前面），可以使用如下代码：

df_sorted = df.sort_values(by=['总成绩', '数学成绩'], ascending=[False, True])

运行后，我们得到一个排序后的数据框架df_sorted。df_sorted的第一行对应的是总成绩最高、数学成绩也最高的学生，最后一行对应的是总成绩最低的学生。

以上就是对Pandas数据框架的行进行排序的完整攻略，希望对你有所帮助。