如何对 Pandas DataFrame 或 Series 进行排序？

Pandas 数据框和序列排序方法详解

这段文字主要介绍了在 Pandas 库中如何对数据框 (DataFrame) 和序列 (Series) 进行排序。

1. 数据结构介绍:

• 数据框 (DataFrame): 类似于表格，拥有行和列。
• 序列 (Series): 数据框中的一列，也可以独立存在。

2. 排序方法:

• 新方法 (版本 0.17 及以后):
• 排序序列: 使用 Series.sort_values() 方法，默认按升序排序。
• 可以通过 ascending=False 参数指定降序排序。
• 此方法返回一个新的排序后的序列，不会修改原序列。
• 排序数据框: 使用 DataFrame.sort_values() 方法，并传入要排序的列名。
• 默认按升序排序，可以使用 ascending=False 参数指定降序排序。
• 此方法返回一个新的排序后的数据框，不会修改原数据框。

3. 注意事项:

• 版本差异: 版本 0.17 之前排序方法有所不同，该方法仅适用于版本 0.17 及以后。
• 排序结果: 排序结果会按照字母顺序排列，数字会排在字母之前。
• 原地修改: sort_values() 方法默认不会修改原始数据，需要使用 inplace=True 参数才能原地修改。

总结:

这段文字详细介绍了 Pandas 库中排序序列和数据框的新方法，并强调了版本差异和排序结果的特性。通过学习这些方法，可以方便地对 Pandas 数据进行排序处理，满足不同的数据分析需求。

pandas 允许您按 DataFrame 中的某一列（称为“Series”）排序，也允许您单独排序 Series。 pandas 版本 0.17 中排序 API 发生了变化，因此在本视频中，我将演示“旧方法”和“新方法”的排序方式。 我还将向您展示如何按多个列一次性排序 DataFrame！