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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 three
2 3 4
2 2 3
1 1 2
1 1 2
参数by支持列名列表
Df1[[‘one’,’two’,’ three’]] .sort_values(by=[‘one’,’two’]) one two three 1 1 2 1 1 2 2 2 3 2 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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