python怎么给dataframe排序

在Python中，使用pandas库可以很容易地对DataFrame进行排序。以下是一些基本的排序方法：

按单列排序

 import pandas as pd 创建一个示例DataFrame data = {'col1': [4, 2, 1, 3], 'col2': [7, 5, 6, 8]} df = pd.DataFrame（data） 按 'col1' 列升序排序 df_sorted_by_col1 = df.sort_values（by='col1'） 按 'col1' 列降序排序 df_sorted_by_col1_desc = df.sort_values（by='col1', ascending=False） 

按多列排序

 按 'col1' 列升序，然后按 'col2' 列升序排序 df_sorted_by_col1_col2 = df.sort_values（by=['col1', 'col2']） 按 'col1' 列降序，然后按 'col2' 列降序排序 df_sorted_by_col1_col2_desc = df.sort_values（by=['col1', 'col2'], ascending=[False, False]） 按 'col1' 列升序，然后按 'col2' 列降序排序 df_sorted_by_col1_col2_mixed = df.sort_values（by=['col1', 'col2'], ascending=[True, False]） 

重置索引

 排序后重置索引为默认的整数索引 df_sorted_by_col1.reset_index（drop=True, inplace=True） 排序后重置索引，并创建一个新列 'original_index' 保存原始索引 df_sorted_by_col1.reset_index（inplace=True） df_sorted_by_col1['original_index'] = df_sorted_by_col1.index 

恢复原始索引

 如果需要恢复原来的索引排序，可以使用 sort_index（） 方法 df_sorted_by_col1.sort_index（inplace=True） 

以上方法可以帮助你根据需要对DataFrame进行排序。