99％都不知道！一行代码实现Excel排序！

哈喽，大家好，欢迎欢迎进入pandas的世界，我们知道我们再对Excel进行操作的时候，不仅可以输入信息、导出信息，还能对其进行排序、筛选、合并等一系列操作，那么前几篇文章咱们已经说了如何进行读取、写入、合并数据操作，今天咱们就来说一说怎么用pandas进行排序操作：

1.排序函数--sort_values

基本语法如下：

.sort_values(by=['需要排序的字段'],)

举例：

比如我们首先创建如下一组数据，最终展现效果如下：

df = pd.DataFrame({

'col1': ['A', 'A', 'B', 'E', 'D', 'C'],

'col2': [2, 1, 9, 8, 7, 4],

'col3': [0, 1, 9, 4, 2, 3],

'col4': ['a', 'B', 'c', 'D', 'e', 'F']

})

我们想要对上面的数据按照'col2'列进行排序，那么就这样写：

m=df.sort_values(by=['col2'])

排序结果如下，我们会发现它是将'col2'列进行了升序排序，那么如果我们想要降序排序怎么办呢？

2.ascending:表示排序的规则，默认是TRUE，表示是升序排序，当想要实现降序排序的时候，只需要将ascending值改为FALSE即可：

m=df.sort_values(by=['col2'],ascending=False)

3.by:排序的字段。可以是对一个及以上的字段进行排序。比如我们想对col1、col2进行排序，我们就可以这样写：

m=df.sort_values(by=['col1','col2'],ascending=False)

4.na_position:将na放置的位置，如果是放在首位，则对应的值为first，如果是放在最后一位，对应的值则为last：

m=df.sort_values(by=['col1'],na_position='last')

今天通过pandas对数据进行排序，咱们就先说到这里，如果大家学习的还算愉快，欢迎点赞转发哦！明天见咯！