下面是关于“Python数据分析Pandas Dataframe排序操作”的完整攻略。
一、Pandas Dataframe排序操作
Pandas是基于Numpy开发的数据分析工具，最重要的两个数据结构是Series和DataFrame，其他的几乎都是在这两个数据结构的基础上进行扩展的。
Pandas Dataframe排序操作是数据分析中常用的操作之一，常见的排序方式有按行排序、按列排序等等，后续的示例中将会详细讲解。
1.按行排序
使用Pandas进行按行排序分为两种方式：按照指定的列进行排序和按照行的索引进行排序。
（1）按照指定的列进行排序
使用sort_values()方法可以按照指定的列进行排序，该方法有两个常用参数：
- by：指定按照哪列进行排序；
- ascending：指定每一列进行升序或者降序排列。
下面是一个按照"Age"列进行升序排列的例子：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky', 'Vin', 'Van', 'Alex'],
'Age': [28, 34, 29, 42, 25, 23, 27],
'Country': ['US', 'UK', 'US', 'UK', 'US', 'China', 'China']
})
df.sort_values(by=['Age'], ascending=True)
运行结果如下：
Name Age Country
4 Vin 25 US
5 Van 23 China
0 Tom 28 US
6 Alex 27 China
2 Steve 29 US
1 Jack 34 UK
3 Ricky 42 UK
通过上述代码，发现我们的数据按照"Age"列进行了升序排列。
（2）按照行的索引进行排序
使用sort_index()方法按照行的索引进行排序，该方法有一个关键字参数axis，默认值为0，表示按照行的索引进行排序。
例如，按照系统默认的方式对Pandas DataFrame进行行排序，代码如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky', 'Vin', 'Van', 'Alex'],
'Age': [28, 34, 29, 42, 25, 23, 27],
'Country': ['US', 'UK', 'US', 'UK', 'US', 'China', 'China']
})
df = df.sort_index()
运行结果如下：
Name Age Country
0 Tom 28 US
1 Jack 34 UK
2 Steve 29 US
3 Ricky 42 UK
4 Vin 25 US
5 Van 23 China
6 Alex 27 China
同样的，我们可以按照索引降序排列：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky', 'Vin', 'Van', 'Alex'],
'Age': [28, 34, 29, 42, 25, 23, 27],
'Country': ['US', 'UK', 'US', 'UK', 'US', 'China', 'China']
})
df = df.sort_index(ascending=False)
运行结果如下：
Name Age Country
6 Alex 27 China
5 Van 23 China
4 Vin 25 US
3 Ricky 42 UK
2 Steve 29 US
1 Jack 34 UK
0 Tom 28 US
2.按列排序
按列排序，也就是按照DataFrame中的列进行排序。
使用sort_values()方法，它有两个常用参数：
- by：指定按照哪列进行排序；
- ascending：指定每一列进行升序或者降序排列。
例如，我们要按照"Age"和"Country"两列分别进行升序和降序排列，代码如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky', 'Vin', 'Van', 'Alex'],
'Age': [28, 34, 29, 42, 25, 23, 27],
'Country': ['US', 'UK', 'US', 'UK', 'US', 'China', 'China']
})
df.sort_values(by=['Age', 'Country'], ascending=[True, False])
运行结果如下：
Name Age Country
5 Van 23 China
4 Vin 25 US
6 Alex 27 China
0 Tom 28 US
2 Steve 29 US
1 Jack 34 UK
3 Ricky 42 UK
二、示例说明
下面是两个通过Pandas Dataframe对数据进行排序的示例：
示例1：分析音乐排行榜
通过Pandas Dataframe对音乐排行榜进行排序，能够轻松统计各种音乐的排名，进而为音乐推广和市场营销提供依据。
例如，我们现在有一个简单的音乐排行榜数据如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Song': ['WAP', 'Blinding Lights', 'Dynamite', 'Watermelon Sugar', 'Savage Remix'],
'Singer': ['Cardi B', 'The Weeknd', 'BTS', 'Harry Styles', 'Megan Thee Stallion'],
'Ranking': [1, 2, 3, 4, 5]
})
df
运行结果如下：
Song Singer Ranking
0 WAP Cardi B 1
1 Blinding Lights The Weeknd 2
2 Dynamite BTS 3
3 Watermelon Sugar Harry Styles 4
4 Savage Remix Megan Thee Stallion 5
按照排名从小到大对歌曲进行排序：
df.sort_values(by='Ranking')
运行结果如下：
Song Singer Ranking
0 WAP Cardi B 1
1 Blinding Lights The Weeknd 2
2 Dynamite BTS 3
3 Watermelon Sugar Harry Styles 4
4 Savage Remix Megan Thee Stallion 5
按照歌曲名字（Song）对歌曲进行排序：
df.sort_values(by='Song')
运行结果如下：
Song Singer Ranking
1 Blinding Lights The Weeknd 2
2 Dynamite BTS 3
4 Savage Remix Megan Thee Stallion 5
0 WAP Cardi B 1
3 Watermelon Sugar Harry Styles 4
示例2：统计学生成绩
通过Pandas Dataframe对学生成绩进行排序，可以快速统计各种科目和总分数的排名，并给出针对每个学生的分析报告，帮助老师和班主任更加方便地管理和评估学生。
例如，我们现在有一个简单的学生成绩数据如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Name': ['Jack', 'Tom', 'Alex', 'Steve', 'Eva'],
'Chinese': [89, 91, 95, 88, 90],
'Math': [94, 85, 90, 92, 87],
'English': [92, 90, 87, 93, 91]
})
df
运行结果如下：
Name Chinese Math English
0 Jack 89 94 92
1 Tom 91 85 90
2 Alex 95 90 87
3 Steve 88 92 93
4 Eva 90 87 91
按照总分数的从高到低进行排序：
df['Total'] = df['Chinese'] + df['Math'] + df['English']
df.sort_values(by='Total', ascending=False)
运行结果如下：
Name Chinese Math English Total
2 Alex 95 90 87 272
3 Steve 88 92 93 273
0 Jack 89 94 92 275
4 Eva 90 87 91 268
1 Tom 91 85 90 266
从上面的运行结果可以看出，Alex的总分数最高，排名第一。
通过上述示例，我们可以很容易地了解如何通过Pandas Dataframe对数据进行排序及其在实际操作中的应用。
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