按数据框排序 - Python

在数据分析和数据处理过程中，经常需要对数据框中的数据进行排序。Python提供了多种方法来对数据框进行排序，如sort_values函数、sort_index函数等。

1. sort_values函数

sort_values函数可以按照指定的列对数据框进行排序。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Doe'],
        'Age': [25, 30, 18, 40],
        'Salary': [50000, 80000, 30000, 60000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照Salary列进行升序排序
df_sorted = df.sort_values(by='Salary')

print(df_sorted)

输出结果如下：

   Name  Age  Salary
2   Bob   18   30000
0  John   25   50000
3   Doe   40   60000
1  Alice   30   80000

sort_values函数默认按照升序排序，如果需要降序排序，可以设置ascending=False参数：

df_sorted_desc = df.sort_values(by='Salary', ascending=False)

print(df_sorted_desc)

输出结果如下：

   Name  Age  Salary
1  Alice   30   80000
3   Doe   40   60000
0  John   25   50000
2   Bob   18   30000

2. sort_index函数

sort_index函数可以按照索引对数据框进行排序。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Doe'],
        'Age': [25, 30, 18, 40],
        'Salary': [50000, 80000, 30000, 60000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 按照索引进行升序排序
df_sorted_index = df.sort_index()

print(df_sorted_index)

输出结果如下：

   Name  Age  Salary
0  John   25   50000
1  Alice   30   80000
2   Bob   18   30000
3   Doe   40   60000

sort_index函数默认按照升序排序，如果需要降序排序，可以设置ascending=False参数：

df_sorted_index_desc = df.sort_index(ascending=False)

print(df_sorted_index_desc)

输出结果如下：

   Name  Age  Salary
3   Doe   40   60000
2   Bob   18   30000
1  Alice   30   80000
0  John   25   50000

以上就是按数据框排序的一些常用方法。通过这些方法，可以方便地对数据框中的数据进行排序，满足不同排序需求。