Python数据分析：Pandas DataFrame的排序操作指南

Pandas DataFrame是Python中数据分析的重要工具，它的排序操作也是非常重要的。排序操作可以按照指定的列或行来排序，并可以指定排序的方向，排序的结果可以是原DataFrame的拷贝，也可以是对原DataFrame的修改。

1. 按列排序

我们来看如何按照列来排序DataFrame。默认情况下，DataFrame的排序是按照升序排列，如果要按照降序排列，可以使用参数ascending=False。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Jack', 'Tom', 'Alice', 'Bob'],
                  'age': [18, 20, 19, 17]})

# 按照name列升序排列
df.sort_values(by='name')

# 按照age列降序排列
df.sort_values(by='age', ascending=False)

2. 按行排序

如果要按照行来排序DataFrame，可以使用参数axis=1，默认情况下，排序是按照升序排列，如果要按照降序排列，可以使用参数ascending=False。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Jack', 'Tom', 'Alice', 'Bob'],
                  'age': [18, 20, 19, 17]})

# 按照行升序排列
df.sort_values(axis=1)

# 按照行降序排列
df.sort_values(axis=1, ascending=False)

3. 对拷贝排序

如果不想对原DataFrame进行排序，可以使用参数inplace=False，这样可以对拷贝进行排序，而不影响原DataFrame。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Jack', 'Tom', 'Alice', 'Bob'],
                  'age': [18, 20, 19, 17]})

# 按照name列升序排列，但不影响原DataFrame
sorted_df = df.sort_values(by='name', inplace=False)

4. 排序结果

我们来看一下排序之后的结果。如果使用参数inplace=True，可以直接对原DataFrame进行排序，排序之后的结果就是原DataFrame；如果使用参数inplace=False，就会返回一个拷贝，排序之后的结果就是拷贝。

• inplace=True时，排序之后的结果是原DataFrame；
• inplace=False时，排序之后的结果是拷贝。