Python函数：sort_values（）
用法：
DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last', ignore_index=False, key=None)
参数讲解：
- by:要排序的名称或名称列表。(如果轴为 0 或“索引”，则 by 可能包含索引级别或列标签。如果轴为 1 或“列”，则 by 可能包含列级别或索引标签。
- axis:要排序的轴。若axis=0或'index'，则按照指定列中数据大小排序；若axis=1或'columns'，则按照指定索引中数据大小排序，默认axis=0
- ascending:bool或bool的列表，默认为True，即为升序排列。 为多个排序顺序指定列表。如果这是一个布尔值列表，则必须匹配by的长度。
- inplace：是否用排序后的数据集替换原来的数据，默认为False，即不替换。
- kind： 排序算法的选择。对于DataFrames，此选项仅在对单个列或标签排序时应用。
- na_position：如果是第一个，则将NaNs放在开头;如果是最后一个，把NaNs放在最后。
- ignore_index:如果为True，则结果轴将被标记为0,1，，n - 1。
- key:在排序之前对值应用键函数。这类似于内置sorted()函数中的key参数，显著的区别是这个key函数应该是向量化的。它应该期望一个Series，并返回一个与输入具有相同形状的Series。它将被独立地应用到每一列。
(看不懂没关系 下面有例子)
Example：
定义一个df
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'col1': ['A', 'A', 'B', np.nan, 'D', 'C'],
'col2': [2, 1, 9, 8, 7, 4],
'col3': [0, 1, 9, 4, 2, 3],
'col4': ['a', 'B', 'c', 'D', 'e', 'F']
})
#定义一个dfresult：
example:
简单的升序降序
print(df.sort_values(by=['col1'])) #按照col1列进行升序(默认的)排列
print('\n')
print(df.sort_values(by='col1', ascending=False)) ##按照col1列进行降序排列
print('\n')result:
example:
多列排序
print(df.sort_values(by=['col1', 'col2'])) #多列排序。按照col1、col2进行result:
example&result：
涉及NaN和key
>>> df.sort_values(by='col1', ascending=False, na_position='first') #把NaN放在第一个
col1 col2 col3 col4
3 NaN 8 4 D
4 D 7 2 e
5 C 4 3 F
2 B 9 9 c
0 A 2 0 a
1 A 1 1 B
>>> df.sort_values(by='col4', key=lambda col: col.str.lower()) ##按照col4进行升序排列，并将
col4中字符串所有大写字符转
化为小写。
col1 col2 col3 col4
0 A 2 0 a
1 A 1 1 B
2 B 9 9 c
3 NaN 8 4 D
4 D 7 2 e
5 C 4 3 Fpandas.DataFrame.sort_values — pandas 1.4.1 documentation