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- 一、索引排序df.sort_index()
- 二、資料值排序df.sort_values()
- 三、排序后，獲取前N行 nsmallest() 和 nlargest()
源Excel檔案pandas_sort.xlsx：
一、索引排序df.sort_index()
df.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False,
kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, by=None)
功能：將索引重新排序，資料也跟著索引一起變化，
引數說明：
- axis：0按照行名排序；1按照列名排序
- level：默認None，否則按照給定的level順序排列，
- ascending：默認True升序排列；False降序排列
- inplace：默認False，否則排序之后的資料直接替換原來的資料框
- kind：排序方法，{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’，不用太關心，
- na_position：缺失值默認排在最后{"first","last"}
- by：按照某一列或幾列資料進行排序，但by引數不建議使用，
df = pd.read_excel(r'C:/Users/asus/Desktop/Python/pandas_sort.xlsx')
df = df.set_index('姓名') # 重新設定索引
df.sort_index() # 默認行索引升序
df.sort_index(axis=1,ascending=False) # 按列名（表頭），降序
df.sort_index(by=['班級','語文'],ascending=[True,False]) # 不推薦使用
自定義排序的順序串列函式：df.reindex()
二、資料值排序df.sort_values()
df.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False,
kind='quicksort', na_position='last')
引數說明：
- axis：{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0，默認按照列排序，即縱向排序；如果為1，則是橫向排序，
- by：str or list of str；如果axis=0，那么by="列名"；如果axis=1，那么by="行名"，
- ascending：布爾型，True則升序，如果by=['列名1','列名2']，則該引數可以是[True, False]，即第一欄位升序，第二個降序，
- inplace：布爾型，是否用排序后的資料框替換現有的資料框，
- kind：排序方法，{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’，似乎不用太關心，
- na_position：{‘first’, ‘last’}, default ‘last’，默認缺失值排在最后面，
df.sort_values('數學') # 數學升序
df.sort_values(by=['班級','數學'],ascending=[True,False]) # 班級升序，數學降序
df.sort_values(by='周*燁',axis=1,ascending=False) # '周*燁'這行降序
三、排序后，獲取前N行 nsmallest() 和 nlargest()
df.nsmallest(4,columns=['語文']) # 語文成績最低的4位同學
df.nlargest(4,columns=['數學']) # 數學成績最高的4位同學
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