pandas排序有哪些方法

pandas排序的方法有：1、使用sort_values()方法；2、使用sort_index()方法；3、使用order()方法；4、使用sort()方法；5、使用nlargest()和nsmallest()方法等。詳細介紹：1、使用sort_values()方法，用於對資料框或Series物件進行排序，它可以按照多列進行排序，並支援升序和降序排序等等。

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Pandas是一個流行的Python資料分析函式庫，提供了多種排序方法。以下是使用Pandas進行排序的常見方法：

1、使用sort_values()方法

sort_values()方法用於對資料框或Series物件進行排序。它可以按照多列進行排序，並支援升序和降序排序。

範例程式碼：

import pandas as pd  
  
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 2], 'B': [1, 2, 3]})  
df_sorted = df.sort_values(by='A', ascending=False)  # 按列A进行降序排序

2、使用sort_index()方法

sort_index()方法用於對資料框或Series物件的索引進行排序。它預設按升序排序，並支援按多個索引層級進行排序。

範例程式碼：

import pandas as pd  
  
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 2], 'B': [1, 2, 3]}, index=['c', 'a', 'b'])  
df_sorted = df.sort_index()  # 按索引升序排序

3、使用order()方法

order()方法用於對資料框或Series物件進行排序。它預設按升序排序，並支援按多個列進行排序。

範例程式碼：

import pandas as pd  
  
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 2], 'B': [1, 2, 3]})  
df_sorted = df.order(by='A')  # 按列A进行升序排序

4、使用sort()方法

sort()方法用於對Series物件進行排序。它預設按升序排序，並支援按多個值進行排序。

範例程式碼：

import pandas as pd  
  
s = pd.Series([3, 1, 2])  
s_sorted = s.sort()  # 对Series对象进行升序排序

5、使用nlargest()和nsmallest()方法

nlargest()和nsmallest()方法分別用於取得資料框或Series對象中最大的n個值和最小的n個值。它們可以按照多個列進行排序，並支援按絕對值大小進行排序。

範例程式碼：

import pandas as pd  
  
df = pd.DataFrame({'A': [3, 1, 2], 'B': [1, -2, 3]})  
df_sorted = df.nlargest(2, columns='B')  # 按列B获取最大的两个值，并返回包含它们的行

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