前言：

pandas中排序的几种常用方法，主要包括sort_index和sort_values。

(相关资料图)

基础数据：

import pandas as pd
import numpy as np
data = {
    "brand":["Python", "C", "C++", "C#", "Java"],
    "B":[4,6,8,12,10],
    "A":[10,2,5,20,16],
    "D":[6,18,14,6,12],
    "years":[4,1,1,30,30],
    "C":[8,12,18,8,2]
}
index = [9,3,4,5,2]
df = pd.DataFrame(data=data, index = index)
print("df数据：\n", df, "\n")

out：

df数据：
A B C D brand years
9 10 4 8 6 Python 4
3 2 6 12 18 C 1
4 5 8 18 14 C++ 1
5 20 12 8 6 C# 30
2 16 10 2 12 Java 30

按行索引排序：

print("按行索引排序:\n", df.sort_index(), "\n")

out：

按行索引排序:
A B C D brand years
2 16 10 2 12 Java 30
3 2 6 12 18 C 1
4 5 8 18 14 C++ 1
5 20 12 8 6 C# 30
9 10 4 8 6 Python 4

通过设置参数ascending可以设置升序或者降序排序，默认情况下ascending=True，为升序排序。

设置ascending=False时，为降序排序。

print("按行索引降序排序:\n", df.sort_index(ascending=False), "\n")

out:

按行索引降序排序:
A B C D brand years
9 10 4 8 6 Python 4
5 20 12 8 6 C# 30
4 5 8 18 14 C++ 1
3 2 6 12 18 C 1
2 16 10 2 12 Java 30

按列的名称排序：

设置参数axis=1实现按列的名称排序：

print("按列名称排序:\n", df.sort_index(axis=1), "\n")

out：

按列名称排序:
A B C D brand years
9 10 4 8 6 Python 4
3 2 6 12 18 C 1
4 5 8 18 14 C++ 1
5 20 12 8 6 C# 30
2 16 10 2 12 Java 30

同样，也可以设置ascending参数：

print("按列名称排序:\n", df.sort_index(axis=1, ascending=False), "\n")

out：

按列名称排序:
years brand D C B A
9 4 Python 6 8 4 10
3 1 C 18 12 6 2
4 1 C++ 14 18 8 5
5 30 C# 6 8 12 20
2 30 Java 12 2 10 16

按数值排序：

sort_values()是pandas中按数值排序的函数：

1、按单个列的值排序

sort_values()中设置单个列的列名，可以对单个列进行排序，通过设置ascending可以设置升序或者降序。

print("按列名称A排序:\n", df.sort_values("A"), "\n")

out：

按列名称排序:
A B C D brand years
3 2 6 12 18 C 1
4 5 8 18 14 C++ 1
9 10 4 8 6 Python 4
2 16 10 2 12 Java 30
5 20 12 8 6 C# 30

设置ascending=False进行降序排序：

print("按列名称A降序排序:\n", df.sort_values("A", ascending=False), "\n")

out：

按列名称A降序排序:
A B C D brand years
5 20 12 8 6 C# 30
2 16 10 2 12 Java 30
9 10 4 8 6 Python 4
4 5 8 18 14 C++ 1
3 2 6 12 18 C 1

按多个列的值排序：

先按year列的数据进行升序排序，year列相同的再看B列进行升序排序

print("按多个列排序:\n", df.sort_values(["years", "B"]), "\n")

out：

按多个列排序:
A B C D brand years
3 2 6 12 18 C 1
4 5 8 18 14 C++ 1
9 10 4 8 6 Python 4
2 16 10 2 12 Java 30
5 20 12 8 6 C# 30

也可以分别设置列的升序、降序来排序：

years列为升序，B列为降序。

print("按多个列排序:\n", df.sort_values(["years", "B"], ascending=[True, False]), "\n")

out：

按多个列排序:
A B C D brand years
4 5 8 18 14 C++ 1
3 2 6 12 18 C 1
9 10 4 8 6 Python 4
5 20 12 8 6 C# 30
2 16 10 2 12 Java 30

inplace使用：

inplace=True：不创建新的对象，直接对原始对象进行修改；默认是False，即创建新的对象进行修改，原对象不变，和深复制和浅复制有些类似。

df.sort_values("A", inplace=True)
print("按A列排序:\n", df, "\n")

out:

按A列排序:
A B C D brand years
3 2 6 12 18 C 1
4 5 8 18 14 C++ 1
9 10 4 8 6 Python 4
2 16 10 2 12 Java 30
5 20 12 8 6 C# 30

缺失值：

含有nan值的数据排序：

data = {
    "brand":["Python", "C", "C++", "C#", "Java"],
    "B":[4,6,8,np.nan,10],
    "A":[10,2,5,20,16],
    "D":[6,18,14,6,12],
    "years":[4,1,1,30,30],
    "C":[8,12,18,8,2]
}
index = [9,3,4,5,2]
df = pd.DataFrame(data=data, index = index)
print("df数据：\n", df, "\n")

out:

df数据：
A B C D brand years
9 10 4.0 8 6 Python 4
3 2 6.0 12 18 C 1
4 5 8.0 18 14 C++ 1
5 20 NaN 8 6 C# 30
2 16 10.0 2 12 Java 30

B列含有nan值，对B列进行排序，缺失值排在最前面：

print("按B列排序:\n", df.sort_values("B", na_position="first"), "\n")

按B列排序:
A B C D brand years
5 20 NaN 8 6 C# 30
9 10 4.0 8 6 Python 4
3 2 6.0 12 18 C 1
4 5 8.0 18 14 C++ 1
2 16 10.0 2 12 Java 30

包含缺失值，缺失值排在最后：

print("按B列排序:\n", df.sort_values("B", na_position="last"), "\n")

out：

按B列排序:
A B C D brand years
9 10 4.0 8 6 Python 4
3 2 6.0 12 18 C 1
4 5 8.0 18 14 C++ 1
2 16 10.0 2 12 Java 30
5 20 NaN 8 6 C# 30

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关键词： 降序排序 常用方法 升序排序 进行修改 希望大家