Pandas DataFrame 的排行

Pandas 是 Python 编程语言的一个开源数据处理库，广泛用于数据分析、数据挖掘、数据清洗等领域。其中，DataFrame 是 Pandas 中最核心的数据结构之一，它是一个表格型的数据结构，可以看做是由多个列组成的二维数组，并且每列可以是不同的类型（如数字、字符串、布尔型等）。

在实际的数据处理中，经常需要根据 DataFrame 的某一列或几列进行排序，以便找出某些指标的最大值、最小值、平均值等等。在 Pandas 中，DataFrame 提供了多个排序函数，下面将对这些函数进行介绍。

准备数据

首先，需要准备一个 DataFrame，用以展示排序的效果。下面的代码会生成一个具有 5 行、3 列的 DataFrame，其中包含了数值型、字符串型、布尔型等不同类型的数据。

import pandas as pd
import numpy as np

# 生成数据
np.random.seed(42)
data = {'A': np.random.randint(1, 10, 5),
        'B': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'foo'],
        'C': [True, True, False, True, False]}
df = pd.DataFrame(data)

# 显示数据
print(df)

输出结果如下：

   A    B      C
0  7  foo   True
1  4  bar   True
2  8  baz  False
3  5  foo   True
4  7  foo  False

按单列排序

第一个排序函数是 sort_values，它可以根据指定的列对 DataFrame 进行排序。默认情况下，排序顺序是升序，如果要进行降序排列，则需要将参数 ascending 设置为 False。

下面的代码演示了如何根据列 A 对 DataFrame 进行升序排序：

df.sort_values(by='A', ascending=True, inplace=True)
print(df)

输出结果如下：

   A    B      C
1  4  bar   True
3  5  foo   True
0  7  foo   True
4  7  foo  False
2  8  baz  False

按多列排序

有时候需要按照多列进行排序，这时可以将多个列名组成一个列表传给 sort_values 函数。下面的代码演示了如何先根据列 B 进行排序，然后再根据列 A 进行排序：

df.sort_values(by=['B', 'A'], ascending=[True, True], inplace=True)
print(df)

输出结果如下：

   A    B      C
1  4  bar   True
2  8  baz  False
0  7  foo   True
3  5  foo   True
4  7  foo  False

恢复原始行索引

在使用 sort_values 函数排序后，原始的行索引会被打乱，需要重新进行排序。下面的代码演示了如何使用 reset_index 函数来恢复原始的行索引：

df_sorted = df.sort_values(by='A', ascending=True).reset_index(drop=True)
print(df_sorted)

输出结果如下：

   A    B      C
0  4  bar   True
1  5  foo   True
2  7  foo   True
3  7  foo  False
4  8  baz  False

结论

通过上述介绍，我们可以看到，Pandas DataFrame 提供了多个排序函数，可以方便地对表格型数据进行排序和排名操作。同时，我们还学习到了如何恢复原始行索引的方法。这些排序函数的灵活性和便捷性，使得 Pandas 成为了一款广受欢迎的 Python 数据处理库。