自学教程：pandas数值排序的实现实例

本文用到的表格内容如下:

排序前先来看一下原始情形:

import pandas as pd​df = pd.read_excel(r'C:/Users/admin/Desktop/测试.xlsx')print(df)

result:
   姓名     年龄  成绩
0  小明   23.0  78
1  小刚    NaN  89
2  小红  876.0  65
3  李华   65.0  89
4  小美    NaN  43
5  张三   34.0  90
6  李四    NaN  34
7  王五   98.5  87

1.按照一列数值进行排序

按照某一列数值进行排序就是整个数据表都要以某一列为准，进行升序或降序
排序需要用到sort_values()方法，在sort_values()方法中要通过by参数指明要排序的列名，通过ascending参数知名升序还是降序。

1.1按照五缺失值的一列进行排序

1.1.1升序排列

该方法默认升序排列(即ascending参数的默认值是True)，使用by参数用来指定需要排序的列名

df = pd.read_excel(r'C:/Users/admin/Desktop/测试.xlsx')print(df.sort_values(by=["成绩"]))

result:
   姓名     年龄  成绩
6  李四    NaN  34
4  小美    NaN  43
2  小红  876.0  65
0  小明   23.0  78
7  王五   98.5  87
1  小刚    NaN  89
3  李华   65.0  89
5  张三   34.0  90

1.1.2 降序排列

只要设置ascending参数的值为False,即可实现降序排列

df = pd.read_excel(r'C:/Users/admin/Desktop/测试.xlsx')print(df.sort_values(by=["成绩"], ascending=False))

result:
   姓名     年龄  成绩
5  张三   34.0  90
1  小刚    NaN  89
3  李华   65.0  89
7  王五   98.5  87
0  小明   23.0  78
2  小红  876.0  65
4  小美    NaN  43
6  李四    NaN  34

1.2按照有缺失值的一列进行排序

当待排序的列中有缺失值时，可以通过设置na_position参数对缺失值的显示位置进行设置

1.2.1 缺失值显示在最后

该方法默认缺失值显示在最后(na_position参数的默认值是last)

df = pd.read_excel(r'C:/Users/admin/Desktop/测试.xlsx')print(df.sort_values(by=["成绩"]))df = pd.read_excel(r'C:/Users/admin/Desktop/测试.xlsx')print(df.sort_values(by=["年龄"]))

result:
   姓名     年龄  成绩
0  小明   23.0  78
5  张三   34.0  90
3  李华   65.0  89
7  王五   98.5  87
2  小红  876.0  65
1  小刚    NaN  89
4  小美    NaN  43
6  李四    NaN  34

1.2.2 缺失值显示在最前面

只要设置na_position参数的值为first,即可实现缺失值显示在最前面

df = pd.read_excel(r'C:/Users/admin/Desktop/测试.xlsx')print(df.sort_values(by=["年龄"], na_position='first'))

result:
   姓名     年龄  成绩
1  小刚    NaN  89
4  小美    NaN  43
6  李四    NaN  34
0  小明   23.0  78
5  张三   34.0  90
3  李华   65.0  89
7  王五   98.5  87
2  小红  876.0  65

2.按照多列数值进行排序

按照多列数值排序是指同时依据多列数据进行升序、降序排列。当第一列出现重复值时按照第二列进行排序，第二列出现重复值时按照第三列进行排序，依次类推。
此时在sort_values()方法中需要排序的多个列名要以列表的形式传递给by参数，需要每个排序的列名所对应的排序方式也要以列表的形式传递给ascending参数，二者的列表要一一对应。

df = pd.read_excel(r'C:/Users/admin/Desktop/测试.xlsx')print(df.sort_values(by=["成绩", "年龄"], ascending=[True, False]))

result:
   姓名     年龄  成绩
6  李四    NaN  34
4  小美    NaN  43
2  小红  876.0  65
0  小明   23.0  78
7  王五   98.5  87
3  李华   65.0  89
1  小刚    NaN  89
5  张三   34.0  90

此时按照成绩进行升序排列，当成绩相同时再按照年龄进行降序排列。

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