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文章插图
Pandas中其实最主要的就是有支持三种排序方式:按索引标签排序，按值排序，按两种方式混合排序 。
第一种：按索引排序
使用df.sort_index对索引进行排序，DataFrame.sort_index方法用于按索引层级对Pandas对象排序 。
实例：
data.sort_values(by="hhxx", ascending=False) # DataFrame内容排序data.sort_values(by=["hhxx", "p_change"], ascending=False).head() # 对内容进行排序data.sort_index().head()sr = data["price_change"]sr.sort_values(ascending=False).head()#ascending=False:降序 True:升序sr.sort_index().head()第二种：数值排序
df.sort_values()方法用于按值对df排序 。DataFrame.sort_values()方法用于按行列的值对DataFrame排序 。DataFrame.sort_values()的可选参数by用于指定按哪列排序，该参数的值可以是一列或多列数据，例如：
df =pd. DataFrame({‘one’:[1,2,1,2],‘two’:[1,3,1,2],‘three’:[4,2,3,2]})df. sort_values(by=’two’)one two three2 3 42 2 31 1 21 1 2参数by支持列名列表
Df1[[‘one’,’two’,’ three’]] .sort_values(by=[‘one’,’two’])one two three1 1 21 1 22 2 32 3 4第三种：按索引与值排序
Series还可以支持与numpy.ndarray.searchsorted()的类似操作方法叫做searchsorted()方法
通过参数by传递给DataFrame.sort_values()的字符串进行搜索排序 。
最大值与最小值
Series支持nsmallest()与nlargest()方法，该方法返回N个最大值或最小值 。对于数据量大的Series来说，该方法比先为整个Series排序，再调用head(n)这种方式的速度要快得多 。
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