pandas 数据框中的 sort 函数对特定属性进行排序 - Python

pandas 是 Python 中十分流行的数据处理库，它提供了众多的数据处理、分析和统计工具，其中之一就是 sort 函数。排序是数据分析和处理中常用的一种操作，sort 函数可以帮助我们对 pandas 数据框中的特定属性进行排序。

sort 函数参数介绍

sort 函数是 pandas 数据框中的函数，它的参数如下：

DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None)

• by：指定排序的属性，可以是单个属性也可以是多个属性的列表。
• axis：指定按照行还是列进行排序，取值为 0 或 1，默认为 0。
• ascending：指定排序的方式，取值为 False 或 True，False 表示降序，True 表示升序，默认为 True。
• inplace：指定是否原地修改数据框，取值为 False 或 True，默认为 False。
• kind：指定排序的算法，取值为 'quicksort'、 'mergesort' 或 'heapsort'，默认为 'quicksort'。
• na_position：指定缺失值的排序位置，取值为 'last' 或 'first'，默认为 'last'。
• ignore_index：指定是否重新设置索引，取值为 False 或 True，默认为 False。
• key：指定排序依据的函数，该函数应该接受一个参数，返回一个值，根据该值进行排序。

sort 函数使用示例

现在来看一个使用 sort 函数的例子：

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Tom', 'Alice', 'Bob', 'Mike'],
    'age': [24, 28, 22, 29],
    'score': [76, 84, 65, 90]
})

# 按照年龄升序排列
df_sorted = df.sort_values(by='age', ascending=True)

print(df_sorted)

输出结果：

    name  age  score
2    Bob   22     65
0    Tom   24     76
1  Alice   28     84
3   Mike   29     90

在这个例子中，我们创建了一个包含三列数据的数据框，然后使用 sort 函数按照年龄升序排列，最后输出结果。可以看到，最后的结果是按照年龄升序排列的。

sort 函数注意事项

在使用 sort 函数时需要注意以下事项：

• by 参数可以是单个属性也可以是多个属性的列表，如果是多个属性的列表，sort 函数将按照属性列表中列出的属性顺序进行排序。例如，df.sort_values(by=['col1', 'col2']) 表示按照 col1 列升序排列，col2 列升序排列。
• 如果数据中有缺失值，缺失值默认排在最后，可以使用 na_position 参数来指定缺失值的排序位置。
• sort 函数会返回排序后的数据框，如果想要原地修改数据框，可以将 inplace 参数设置为 True。
• 在处理大型数据的时候，sort 函数的速度可能较慢，可以考虑使用 Pandas 的分块排序（Chunk Sorting）或使用外部排序算法来加速排序。