pandas两个简单快速的排序方法

随着Python这门编程语言越来越火，其相应各个领域的第三方库也是配备的越来越完善了。而在数据分析的领域里，pandas这个库可以说是头雁一般的存在。

我们今天就简单讲解一下在pandas的DataFrame下，如何简单快速的按其中某列进行排序，并提取出该排序里的前n行数据。

首先导入必要的第三方库。在这里，我们导入了pandas和numpy这两个库。

然后，我们用numpy库里的随机数生成器生成了一个DataFrame。

我们对最后一列，也就是'E'列，求其前五大数值对应的行，并将它们提取出来。我们可以先对'E'列进行降序排序，然后取对应的前五行，其代码和结果如下：

检查一下，可以看到我们的结果是没有问题的。

简单讲解一下sort_values()这个方法，其作用是为DataFrame对某一列（或某几列）进行排序，返回值为排序后的DataFrame。其常用参数中，by是指定需要排序的列的标签名，axis为需要排序的轴，0代表行，1代表列（通常情况下都是对行排序）。ascending表示排序方法，True表示升序，False表示降序。

整体下来只要简单的一行代码即可，非常方便。那么，还有没有更加简便的方法呢？

答案是有的。

在DataFrame下面有一个方法就专门为实现上述问题而写的。话不多说，我们直接上代码和结果：

这个方法就是nlargest()，其第一个参数表示需要返回多少行，第二个参数表示需要排序的列的标签名。在这个方法中还有一个可选参数keep，当排序的该列里有重复值时，它可以帮我们确认保留哪个值对应的行。keep有两个可选值，first（默认值）和last。因为我们的数据里不存在重复值，所以这个参数传递与否无所谓。