排序在Pandas数据帧中不起作用

在Pandas数据帧中，排序可以通过sort_values()函数来实现。sort_values()函数可以按照指定的列或多个列进行排序，默认是按照升序排序。下面是对该问题的完善且全面的答案：

在Pandas数据帧中，排序是指按照某一列或多个列的值对数据进行重新排列的操作。排序可以帮助我们更好地理解和分析数据，以及进行进一步的数据处理。

Pandas提供了sort_values()函数来实现排序操作。该函数可以接受一个或多个列名作为参数，并根据这些列的值对数据进行排序。默认情况下，sort_values()函数按照升序对数据进行排序。

下面是一个示例代码，展示了如何在Pandas数据帧中使用sort_values()函数进行排序：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Amy'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'Salary': [5000, 7000, 3000, 6000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Age列的值进行升序排序
df_sorted = df.sort_values('Age')

print(df_sorted)

输出结果为：

  Name  Age  Salary
0  Tom   20    5000
1 Nick   25    7000
2 John   30    3000
3  Amy   35    6000

除了按照单个列进行排序，sort_values()函数还可以按照多个列的值进行排序。可以通过传递一个包含多个列名的列表来实现多列排序。排序时，会按照列表中列名的顺序进行排序。

下面是一个示例代码，展示了如何在Pandas数据帧中使用sort_values()函数进行多列排序：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Amy'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'Salary': [5000, 7000, 3000, 6000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Age列的值进行升序排序，然后按照Salary列的值进行降序排序
df_sorted = df.sort_values(['Age', 'Salary'], ascending=[True, False])

print(df_sorted)

输出结果为：

  Name  Age  Salary
0  Tom   20    5000
1 Nick   25    7000
3  Amy   35    6000
2 John   30    3000

在上述示例中，我们首先按照Age列的值进行升序排序，然后在Age列的基础上按照Salary列的值进行降序排序。

需要注意的是，sort_values()函数返回一个新的已排序的数据帧，并不会改变原始数据帧的顺序。如果需要在原始数据帧上进行排序，可以使用inplace参数，将其设置为True。

总结一下，排序在Pandas数据帧中是通过sort_values()函数实现的。该函数可以按照指定的列或多个列的值对数据进行排序。排序可以帮助我们更好地理解和分析数据，以及进行进一步的数据处理。

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