根据数值对Pandas数据框架的行或列进行排序

要按照数据框架中的行或列进行排序，Pandas提供了sort_values()方法。排序结果会产生一个新的数据框架。

具体操作过程如下：

1. 选择需要排序的列或行

python
df.sort_values(by=列名（或行索引）)

如果需要按多个列排序，则使用列表包裹多个列名。

python
df.sort_values(by=[列1,列2,列3])

1. 选择排序方式（升序或降序）

python
df.sort_values(by=列名, ascending=True/False)
True代表升序，False代表降序，默认是升序排列。

1. 处理排序结果中存在缺失值的情况（NaN）。

python
df.sort_values(by=列名, na_position='last/first')

当列中包含NaN时，last代表在NaN位置的行放到末尾，first代表行放到最前面，默认是放在最前面。

下面，我们使用一个实例来说明上述方法：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name':['Bob','Mary','John','Mike'],
                   'Age':[21,19,20,18],
                   'Score':[85,90,80,70]})

首先，按照年龄进行升序排序：

df.sort_values(by='Age', ascending=True)

输出结果为：

   Name   Age  Score
3  Mike   18    70
2  John   20    80
1  Mary   19    90
0  Bob    21    85

接下来，按照分数进行降序排序：

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

输出结果为：

   Name   Age  Score
1  Mary   19    90   
0  Bob    21    85   
2  John   20    80   
3  Mike   18    70 

最后，考虑分数出现NaN情况的情况。我们在原有数据的基础上添加一个NaN的行：

df = df.append({'Name':'Tom', 'Age':22, 'Score':None}, ignore_index=True)

将分数作为排序依据，找到这个NaN值，将它放在最后面：

df.sort_values(by='Score', na_position='last')

输出结果为：

   Name   Age   Score
1  Mary   19     90.0   
0  Bob    21     85.0   
2  John   20     80.0   
3  Mike   18     70.0   
4  Tom    22     NaN

总之，利用Pandas的sort_values()方法，我们可以轻松对数据框架中的行或者列进行排序。在具体实践中，需要根据具体的数据处理需求，选择适合自己的排序方式。