5、数据处理：排序、函数应用、分组与合并

数据处理：排序、函数应用、分组与合并

在数据处理过程中，我们常常需要对数据进行排序、应用函数、分组以及合并等操作。下面将详细介绍这些操作的方法和示例。

1. 排序

在处理数据时，排序是一项重要的操作。无论是通过特定的行排序顺序匹配不同索引的数据框，还是按时间递增对时间序列数据框进行排序，排序都能帮助我们更好地分析数据。

1.1 单列排序

可以使用 df.sort_values(column, ascending=True) 对数据框进行排序。如果只传入列名， pandas 默认按升序排序。例如，按 Fare 列升序排序的代码如下：

df.sort_values('Fare', ascending=True)

排序结果如下表所示：
| PassengerId | Survived | Pclass | Name | Sex | Age | SibSp | Parch | Ticket | Fare | Cabin | Embarked |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 271 | 1 | 3 | Tornquist, Mr. William Henry | male | 25.0 | 0 | 0 | LINE | 0.0000 | NaN | S |
| 597 | 0 | 3 | Johnson, Mr. Alfred | male |