对组 pandas 数据框中的值进行排序 - Python

Pandas是Python中非常常用的数据分析和数据处理库。当我们需要对数据框中的数据进行排序时，可以使用Pandas中的sort_values()函数。

sort_values()函数

sort_values()函数用于对数据框中的值进行排序。语法为：

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

参数说明：

• by：指定排序的列名或者行名
• axis：指定排序方向，0代表按列排序，1代表按行排序，默认为0
• ascending：指定升序或者降序排序，默认为True，即升序排序
• inplace：指定是否在原数据框中进行排序，默认为False
• kind：指定排序算法，包括 'quicksort' 、'mergesort' 和 'heapsort'，默认为 'quicksort'
• na_position：指定缺失值的处理方式，默认为'last'

示例

下面是一个简单的示例，对数据框的一列进行排序：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Danielle'], 'age': [25, 23, 30, 32], 'score': [80, 90, 70, 85]})
print("排序前的数据框：\n", df)

df_sorted = df.sort_values(by='age', ascending=True)
print("按年龄排序后的数据框：\n", df_sorted)

输出结果为：

排序前的数据框：
        name  age  score
0     Alice   25     80
1       Bob   23     90
2   Charlie   30     70
3  Danielle   32     85
按年龄排序后的数据框：
        name  age  score
1       Bob   23     90
0     Alice   25     80
2   Charlie   30     70
3  Danielle   32     85

其中，by='age'指定了按照年龄这一列进行排序，ascending=True表示进行升序排序。

多列排序

我们也可以对数据框的多列进行排序，只需要在by参数中传入多个列名即可：

df_sorted = df.sort_values(by=['age', 'score'], ascending=[True, False])
print("先按年龄升序排序，再按成绩降序排序的数据框：\n", df_sorted)

输出结果为：

先按年龄升序排序，再按成绩降序排序的数据框：
        name  age  score
1       Bob   23     90
0     Alice   25     80
2   Charlie   30     70
3  Danielle   32     85

其中，by=['age', 'score']表示先按照年龄列进行排序，再按照成绩列进行排序；ascending=[True, False]表示第一列按照升序排序，第二列按照降序排序。

inplace参数

如果希望对原数据框进行排序，可以将inplace参数设为True：

df.sort_values(by='age', ascending=True, inplace=True)
print("排序后的数据框：\n", df)

输出结果为：

排序后的数据框：
        name  age  score
1       Bob   23     90
0     Alice   25     80
2   Charlie   30     70
3  Danielle   32     85

总结

Pandas中的sort_values()函数是对数据框中的值进行排序的常用函数，可以实现单列排序和多列排序，也可以选择是否对原数据框进行排序。