1 函数说明

DataFrame.sort_values(
    by,
    *, 
    axis=0, 
    ascending=True, 
    inplace=False, 
    kind='quicksort', 
    na_position='last', 
    ignore_index=False, 
    key=None)

2 参数说明

by	string或者一组string组成的list，根据什么进行排序
axis	{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}
ascending	正序还是倒序 如果by是一组string组成的list，那么ascending可以是一个布尔型的变量，或者一组布尔型变量组成的list【分别对应by每个元素是正序还是倒序】
inplace	是否替换原来的DataFrame
kind	{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’, ‘stable’}
na_position	{‘first’, ‘last’} 把NaN放在开头还是结尾
ignore_index	如果True，那么最后的index就变成0~n-1，否则保持原样

3 举例

3.0 数据

# Visual Python: Data Analysis > File
iris_pd=pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/visualpython/visualpython/main/visualpython/data/sample_csv/iris.csv')
iris_pd

3.1 基本使用

iris_pd.sort_values(by=['sepal.length'])

3.2 多个by

iris_pd.sort_values(by=['sepal.length','sepal.width'])

先按照sepal.length排序，sepal.length相同时按照sepal.width排序

 3.3 ignore index

iris_pd.sort_values(by=['sepal.length','sepal.width'],ignore_index=True)