数据值的排序主要使用sort_values(),数字按大小排序，字符按字母顺序
Series和Dataframe都支持此方法
import pandas as pddf = pd.Dataframe([['liver','E',89,21,24,64], ['Arry','C',36,37,37,57], ['Ack','A',57,60,18,84], ['Eorge','C',93,96,71,78], ['Oah','D',65,49,61,86] ], columns = ['name','team','Q1','Q2','Q3','Q4'])res1 = df.Q1.sort_values()# Dataframe 需要传入一个或多个排序的列名res2 = df.sort_values('Q4')# 默认排序是升序，但可以指定排序方式# 下例先按team升序排列，如遇到相同的team再按name降序排列res3 = df.sort_values(by = ['team','name'], ascending = [True, False])
结果展示
df
res1
res2
res3
扩展
# 其他常用方法如下:s.sort_values(ascending = False) # 降序s.sort_values(inplace = True) # 修改生效s.sort_values(na_position = 'first') # 空值在前# df按指定字段排列df.sort_values(by = ['team'])df.sort_values('Q1')# 按多个字段，先排team，在同team内再看Q1df.sort_values(by = ['mean','Q1'])# 全降序df.sort_values(by = ['mean','Q1'], ascending = False)# 对应指定team升Q1降df.sort_values(by = ['mean','Q1'], ascending = [True, False])