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使用sort_values()函数进行排序
Pandas库提供了sort_values()函数，用于对dataframe进行排序。该函数的基本语法如下：
python">df.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')
其中，参数说明如下：
by：指定需要排序的列名或表达式。axis：指定排序的轴向，0表示按行排序，1表示按列排序，默认为0。ascending：指定排序方式，True表示升序，False表示降序，默认为True。inplace：是否在原地修改dataframe，True表示原地修改，False表示返回一个新的dataframe，默认为False。kind：指定排序算法，可选值为’quicksort’（快速排序）和’mergesort’（归并排序），默认为’quicksort’。na_position：指定缺失值的位置，可选值为’last’（放在最后）、‘first’（放在最前）和’ignore’（忽略），默认为’last’。
3. 按单列排序
按单列排序是最常见的情况，可以使用以下方法：
3.1 按单个列名排序
python">df.sort_values(by='column_name', ascending=True)
3.2 按多个列名排序
python">df.sort_values(by=['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True, False])
4. 按多列排序
有时需要根据多个列的值进行排序，可以使用以下方法：
4.1 按多个列名排序
python">df.sort_values(by=['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True, False])
4.2 按多个列名组合排序
python">df.sort_values(by=['column_name1', 'column_name2'], ascending=[True, False], key=lambda x: x.str.lower())
5. 按行排序
按行排序是将dataframe的每一行按照指定的列进行排序。可以使用以下方法：
5.1 按单个列名排序
python">df.sort_values(by='column_name', axis=1, ascending=True)
5.2 按多个列名排序
python">df.sort_values(by=['column_name1', 'column_name2'], axis=1, ascending=[True, False])
6. 按条件排序
有时需要根据某些条件对数据进行排序，可以使用以下方法：
6.1 使用布尔索引进行排序
python">df[df['column_name'] > value].sort_values(by='column_name', ascending=True)
6.2 使用query()函数进行排序
python">df.query('column_name > value').sort_values(by='column_name', ascending=True)
7. 按多级索引排序
对于具有多级索引的dataframe，可以使用sort_index()函数进行排序。该函数的基本语法如下：
python">df.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')
其中，参数说明如下：
axis：指定排序的轴向，0表示按行排序，1表示按列排序，默认为0。level：指定需要排序的多级索引的级别，可以是单个级别或多个级别的列表。ascending：指定排序方式，True表示升序，False表示降序，默认为True。inplace：是否在原地修改dataframe，True表示原地修改，False表示返回一个新的dataframe，默认为False。kind：指定排序算法，可选值为’quicksort’（快速排序）和’mergesort’（归并排序），默认为’quicksort’。na_position：指定缺失值的位置，可选值为’last’（放在最后）、‘first’（放在最前）和’ignore’（忽略），默认为’last’。
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