送你一个Python 数据排序的好方法

学习 Pandas 排序方法 是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法。最常见的数据分析是使用电子表格、SQL或pandas 完成的。使用 Pandas 的一大优点是它可以处理大量数据并提供高性能的数据操作能力。

在本教程中，您将学习如何使用.sort_values()和.sort_index()，这将使您能够有效地对 DataFrame 中的数据进行排序。

在本教程结束时，您将知道如何：

• 按一列或多列的值对Pandas DataFrame进行排序
• 使用ascending参数更改排序顺序
• 通过index使用对 DataFrame 进行排序.sort_index()
• 在对值进行排序时组织缺失的数据
• 使用set to 对DataFrame进行就地排序inplaceTrue

要学习本教程，您需要对Pandas DataFrames有基本的了解，并对从文件中读取数据有一定的了解。

Pandas 排序方法入门

快速提醒一下， DataFrame 是一种数据结构，行和列都带有标记的轴。您可以按行或列值以及行或列索引对 DataFrame 进行排序。

行和列都有索引，它是数据在 DataFrame 中位置的数字表示。您可以使用 DataFrame 的索引位置从特定行或列中检索数据。默认情况下，索引号从零开始。您也可以手动分配自己的索引。

准备数据集

在本教程中，您将使用美国环境保护署 (EPA) 为 1984 年至 2021 年间制造的车辆编制的燃油经济性数据。EPA 燃油经济性数据集非常棒，因为它包含许多不同类型的信息，您可以对其进行排序上，从文本到数字数据类型。该数据集总共包含八十三列。

要继续，您需要安装pandas Python 库。本教程中的代码是使用 pandas 1.2.0 和Python 3.9.1 执行的。

注意：整个燃油经济性数据集约为 18 MB。将整个数据集读入内存可能需要一两分钟。限制行数和列数有助于提高性能，但下载数据仍需要几秒钟的时间。

出于分析目的，您将按品牌、型号、年份和其他车辆属性查看车辆的 MPG（每加仑英里数）数据。您可以指定要读入 DataFrame 的列。对于本教程，您只需要可用列的子集。

以下是将燃油经济性数据集的相关列读入 DataFrame 并显示前五行的命令：

>>> 
>>> import pandas as pd 
 
>>> column_subset = [ 
...     "id", 
...     "make", 
...     "model", 
...     "year", 
...     "cylinders", 
...     "fuelType", 
...     "trany", 
...     "mpgData", 
...     "city08", 
...     "highway08" 
... ] 
 
>>> df = pd.read_csv( 
...     "https://www.fueleconomy.gov/feg/epadata/vehicles.csv", 
...     usecols=column_subset, 
...     nrows=100 
... ) 
 
>>> df.head() 
   city08  cylinders fuelType  ...  mpgData            trany  year 
0      19          4  Regular  ...        Y     Manual 5-spd  1985 
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