本教程操作系统：windows10系统、dell g3电脑。
pandas是一个流行的python数据分析库，提供了多种排序方法。以下是使用pandas进行排序的常见方法：
1、使用sort_values()方法
sort_values()方法用于对数据框或series对象进行排序。它可以按照多列进行排序，并支持升序和降序排序。
示例代码：
import pandas as pd df = pd.dataframe({'a': [3, 1, 2], 'b': [1, 2, 3]}) df_sorted = df.sort_values(by='a', ascending=false) # 按列a进行降序排序
2、使用sort_index()方法
sort_index()方法用于对数据框或series对象的索引进行排序。它默认按升序排序，并支持按多个索引级别进行排序。
示例代码：
import pandas as pd df = pd.dataframe({'a': [3, 1, 2], 'b': [1, 2, 3]}, index=['c', 'a', 'b']) df_sorted = df.sort_index() # 按索引升序排序
3、使用order()方法
order()方法用于对数据框或series对象进行排序。它默认按升序排序，并支持按多个列进行排序。
示例代码：
import pandas as pd df = pd.dataframe({'a': [3, 1, 2], 'b': [1, 2, 3]}) df_sorted = df.order(by='a') # 按列a进行升序排序
4、使用sort()方法
sort()方法用于对series对象进行排序。它默认按升序排序，并支持按多个值进行排序。
示例代码：
import pandas as pd s = pd.series([3, 1, 2]) s_sorted = s.sort() # 对series对象进行升序排序
5、使用nlargest()和nsmallest()方法
nlargest()和nsmallest()方法分别用于获取数据框或series对象中最大的n个值和最小的n个值。它们可以按照多列进行排序，并支持按绝对值大小进行排序。
示例代码：
import pandas as pd df = pd.dataframe({'a': [3, 1, 2], 'b': [1, -2, 3]}) df_sorted = df.nlargest(2, columns='b') # 按列b获取最大的两个值，并返回包含它们的行
以上就是pandas排序有哪些方法的详细内容。