pandas排序操作：sort_values函数入门与实战
本文介绍pandas中`sort_values`函数的排序方法，适用于DataFrame/Series数据排序。核心参数：`by`指定排序列（必填），`ascending`控制升/降序（默认升序True），`inplace`决定是否修改原数据（默认False，返回新数据）。 基础用法：单列排序，如按“语文”升序（默认）或“数学”降序；多列排序，可传入列名列表及对应升序/降序方向（如先语文升序、再数学降序）。`inplace=True`直接修改原数据，建议优先保留原数据（默认False）。 实战示例：新增“总分”列后按总分降序排序，清晰展示综合成绩排名。注意事项：多列排序需保证`by`和`ascending`列表长度一致；操作数据安全，避免意外覆盖原数据。 通过示例掌握核心参数和常见场景，排序是数据处理基础，结合后续分析（如TopN）更显重要。
阅读全文pandas索引（Index）入门：轻松搞定数据排序与重命名
### pandas索引（Index）详解 索引是pandas中标识数据位置和内容的关键，类似Excel的行号/列标题，是数据的“身份证”，核心作用包括快速定位数据、支持排序和合并操作。 **数据排序**： - **Series排序**：按索引排序用`sort_index()`（默认升序，可设`ascending=False`降序）；按值排序用`sort_values()`（默认升序，同理可降序）。 - **DataFrame排序**：按列值排序用`sort_values(by=列名)`，按行索引排序用`sort_index()`。 **重命名索引**： - 用`rename()`方法修改行/列标签，如`df.rename(index={旧名:新名})`或`df.rename(columns={旧名:新名})`； - 直接赋值修改：`df.index = [新索引]`或`df.columns = [新列名]`，需保证长度一致。 **注意事项**： - 区分行索引（`df.index`）和列索引（`df.columns`）； - 修改索引时
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