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。详细介绍：1、使用sort_values()方法，用于对数据框或Series对象进行排序，它可以按照多列进行排序，并支持升序和降序排序等等。

本教程操作系统：windows10系统、DELL G3电脑。

Pandas是一个流行的Python数据分析库，提供了多种排序方法。以下是使用Pandas进行排序的常见方法：

1、使用sort_values()方法

sort_values()方法用于对数据框或Series对象进行排序。它可以按照多列进行排序，并支持升序和降序排序。

示例代码：

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()方法用于对数据框或Series对象的索引进行排序。它默认按升序排序，并支持按多个索引级别进行排序。

示例代码：

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()方法用于对数据框或Series对象进行排序。它默认按升序排序，并支持按多个列进行排序。

示例代码：

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()方法用于对Series对象进行排序。它默认按升序排序，并支持按多个值进行排序。

示例代码：

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()方法分别用于获取数据框或Series对象中最大的n个值和最小的n个值。它们可以按照多列进行排序，并支持按绝对值大小进行排序。

示例代码：

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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