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按值排序教师：亢华爱北京信息职业技术学院商务数据分析与应用专业教学资源库目录Contents对Series按值排序sort_values（）对DataFrame按值排序1PARTsort_values（）sort_values（）Pandas中用来按值排序的方法为sort_values（）,该方法的语法格式如下。sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na_position='last')上述方法的参数与sort_index（）的参数几乎一样。其中：（1）by：行索引或列索引。（2）axis：轴索引(排序的方向),0表示index(按行),1表示columns(按列)，默认为0。（3）ascending：是否升序排列，默认为True表示升序，改为False则表示降序。（4）inplace：默认为False,表示对数据表进行排序，不创建新的实例。（5）kind：选择排序算法。（6）na_position参数只有两个值：first和last,若设为first,则会将NaN值放在开头；若设为False,则会将NaN值放在最后，默认为first。2PART对Series按值排序对Series按值排序接下来通过简单的示例来演示如何按值的大小对Series进行排序。（1）创建一个Series对象ser_obj=pd.Series([4,np.nan,6,np.nan,-3,2])ser_obj对Series按值排序（2）按值升序排列ser_obj.sort_values()对Series按值排序（3）按值降序排列ser_obj.sort_values(ascending=False)需要注意的是，当Series对象调用sort_values（）方法按值进行排序时，不管是升序还是降序，所有缺失值默认都会放在末尾。3PART对DataFrame按值排序对DataFrame按值排序在DataFrame中，sort_values（）方法可以根据一个或多个列中的值进行排序，但是需要在排序时将一个或多个列的索引传递给by参数才行，示例代码如下：（1）创建一个DataFrame对象df_obj=pd.DataFrame([[0.4,-0.1,-0.3,0.0],[0.2,0.6,-0.1,-0.7],[0.8,0.6,-0.5,0.1]])df_obj对DataFrame按值排序（2）对列索引为2的数据进行升序排列df_obj.sort_values(by=2)对DataFrame按值排序（3）对行索引为2的数据进行升序排列df_obj.sort_values(by=2,axis=1))参考文献[1]黑马程序员.Pyth

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