pandas排序 sort_values

by参数
axis参数
ascending参数
inplace参数
kind参数
na_position参数
例子

numpy库中提供了argsort()函数用于排序，而pandas库则提供了sort_values()函数用于排序

DataFrame.sort_values(self, by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')[source]

一共有六个参数，by、axis、ascending、inplace、kind和na_position

by参数

by : str or list of str
Name or list of names to sort by.if axis is 0 or ‘index’ then by may contain index levels and/or column labels
if axis is 1 or ‘columns’ then by may contain column levels and/or index labels
Changed in version 0.23.0: Allow specifying index or column level names.

如果axis=0，那么by参数为列标签，纵向排序；
如果axis=1，那么by参数为行标签，横向排序；

axis参数

axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0
Axis to be sorted.

选择按行排序、还是按列排序
axis默认为0，0表示为纵向排序
axis为1，表示为横向排序

ascending参数

ascending : bool or list of bool, default True
Sort ascending vs. descending. Specify list for multiple sort orders. If this is a list of bools, must match the length of the by.

默认为True表示升序，为False表示降序，若by参数是一个列表，则ascending参数可为一个相同长度的列表，指定其中每个标签的升降序规则

inplace参数

inplace : bool, default False
If True, perform operation in-place.

inplace参数默认为False，若为True，则用排序后的数据代替原数据

kind参数

kind : {‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’
Choice of sorting algorithm. See also ndarray.np.sort for more information. mergesort is the only stable algorithm. For DataFrames, this option is only applied when sorting on a single column or label.

选择哪一种排序算法，默认为快速排序

na_position参数

na_position : {‘first’, ‘last’}, default ‘last’
Puts NaNs at the beginning if first; last puts NaNs at the end.

把缺失值放在什么位置，默认为last，即把缺失值放在最后，可设置为first即把缺失值放在最前面

例子

import pandas as pd
data = pd.DataFrame([[1, 'Wang', 20], [2, 'Li', 20], [1, 'Wang', 21], [1, 'Wang', 20]], columns=['id', 'name', 'age'])

数据为

   id  name age
0   1  Wang  20
1   2    Li  20
2   1  Wang  21
3   1  Wang  20

按id和age进行排序，id升序，age降序

data = data.sort_values(['id', 'age'], ascending=[True, False])

结果是

   id  name  age
2   1  Wang   21
0   1  Wang   20
3   1  Wang   20
1   2    Li   20

按行排序，让在每一行出现从小到大的顺序

data = data.sort_values(0, axis=1)

结果是

   id  age  name
2   1   21  Wang
0   1   20  Wang
3   1   20  Wang
1   2   20    Li

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kind参数

na_position参数

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