小编点评

**数据排序的多种方法** **1. 索引排序** * 默认索引从 0 开始，升序排列。 * 可以手动设置索引，例如：`df = pd.DataFrame(..., index=[2, 1, 3])` **2. 单列值排序** * 按单个列的值排序。 * `df.sort_values(by="english", ascending=False)` **3. 最大最小值** * `nlargest` 用于获取最大值。 * `nsmallest` 用于获取最小值。 **4. 数据排名** * `method='first'` 和 `method='min'` 用于顺序排序。 * `method='dense'` 用于密集排序。 **5. 总结** * 使用 `sort_values` 方法对数据进行排序。 * 使用 `nlargest` 和 `nsmallest` 函数获取最大值和最小值。 * 使用 `method='first'` 和 `method='min'` 进行排序。 * 使用 `method='dense'` 进行密集排序。

正文

pandas的数据排序可以帮助我们更好地理解和分析数据。
通过对数据进行排序，我们可以提取出特定的信息，例如最大值、最小值、中位数、众数等等，从而更准确地识别数据的特征和特点。

此外，数据排序还可以帮助我们更好地进行数据可视化，例如绘制直方图、箱线图等等，进一步帮助我们对数据进行解读和分析。
总之，数据排序在数据处理和分析中起着非常重要的作用。

1. 索引排序

pandas的数据集DataFrame默认的索引是从0开始的数字，默认升序排列。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "name": ["小华", "小红", "小明"],
        "gender": ["男", "女", "男"],
        "score": [98, 100, 90],
    }
)

df

当然，除了默认索引，也可以手动设置索引，手动设置索引的话，索引的顺序不会自动排列。
比如：

df = pd.DataFrame(
    {
        "name": ["小华", "小红", "小明"],
        "gender": ["男", "女", "男"],
        "score": [98, 100, 90],
    },
    index=[2, 1, 3],
)

df	

1.1 索引升序

此时，就可以通过sort_index函数对数据集进行排序。默认是升序：

df.sort_index() # 升序

1.2 索引降序

设置ascending=False，则按照索引降序排列。

df.sort_index(ascending=False) # 降序

2. 值排序

除了索引排序，使用更多的是值排序，也就是按照各个列的值来排序。

2.1 单列的值排序

按照单个列的值排序：（英语成绩由高到低排序）

df = pd.DataFrame(
    {
        "name": ["小华", "小红", "小明"],
        "math": [78, 98, 90],
        "english": [80, 100, 80],
    },
)

df.sort_values(by="english", ascending=False)

2.2 多列的值排序

从上面可以看出，小华和小明的英语成绩一样，这时，可以用多列排序，先按照英语排序，然后再按照数学成绩排序，得到更合理的排序结果。

df.sort_values(by=["english", "math"], ascending=False)

3. 最大最小值

通过排序也虽然也可以得到数据集中最大和最小的几个值，但是pandas还给我们提供了两个更加简单的函数，
专门用来获取最大值和最小值。
也就是：nlargest 和 nsmallest。

3.1 nlargest

同样使用上面的数据，获取数学成绩前两名（成绩从高到低）。

df = pd.DataFrame(
    {
        "name": ["小华", "小红", "小明"],
        "math": [78, 98, 90],
        "english": [80, 100, 80],
    },
)

df.nlargest(2, "math")

3.2 nsmallest

获取数学成绩后两名（成绩从低到高）。

df.nsmallest(2, "math")

4. 数据排名

排名和排序有些细微的区别，排序只是按照值的大小顺序排列，如果两个值一样也只是简单的保持其原来的先后顺序。
而排名则和具体情况相关联，比如，有时候两个并列第一名后，后续的就是第三名，第二名空缺出来；也有时候并列名次存在时不影响后续的排名。

下面示例演示三种常用的排名方式：

4.1 顺序排名

顺序排名(method='first')和排序一样。

df = pd.DataFrame(
    {
        "name": ["小华", "小红", "小明", "小张", "小李"],
        "score": [78, 98, 90, 98, 78],
    },
)

df["成绩排名"] = df.score.rank(method='first', ascending=False)
df["成绩排名"] = df["成绩排名"].astype(int)
df.sort_values("成绩排名")

成绩相同时，按照原数据集中的顺序依次排列。

4.2 跳跃排名

跳跃排名(method='min')，并列名次存在时，后续的名次会跳跃。

df["成绩排名"] = df.score.rank(method='min', ascending=False)
df["成绩排名"] = df["成绩排名"].astype(int)
df.sort_values("成绩排名")

平时的考试一般会按照这种排名方式。

4.3 密集排名

密集排名(method='dense')，并列名次存在时，后续的名次仍然依次下去。

df["成绩排名"] = df.score.rank(method='dense', ascending=False)
df["成绩排名"] = df["成绩排名"].astype(int)
df.sort_values("成绩排名")

名次存在并列时，不影响后续的排名。

5. 总结回顾

本篇主要介绍了pandas数据排序的各种常用方法，排序之后的数据更容易查看，分析和比较，是分析前了解数据的必要手段。

上面只是介绍了各个排序相关函数最常用的参数，如果有更复杂的排序需求，请参考pandas的文档，也欢迎留言探讨。