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Pandas高效排序：sort_values()技巧大揭秘！

创作时间:

作者:

@小白创作中心

Pandas高效排序：sort_values()技巧大揭秘！

引用

CSDN

等

来源

https://blog.csdn.net/norah17/article/details/125956664

https://blog.csdn.net/BlueWhale52/article/details/119187311

https://blog.csdn.net/weixin_45144170/article/details/106305532

https://blog.csdn.net/mingqinsky/article/details/135587869

https://blog.csdn.net/MorningstarZ/article/details/107378030

https://cloud.baidu.com/article/2794367

https://blog.csdn.net/weixin_43256057/article/details/122950880

https://blog.csdn.net/MsSpark/article/details/83154128

https://blog.csdn.net/liujingwei8610/article/details/125735326

10.

https://bbs.huaweicloud.com/blogs/300848

11.

https://cloud.tencent.com/developer/information/Pandas%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%80%BC%E5%B9%B6%E5%BF%BD%E7%95%A5NaN%E5%80%BCif%E6%9D%A1%E4%BB%B6

12.

https://gairuo.com/p/pandas-sort-values

在数据分析和处理中，排序是一个非常常见的需求。Pandas库提供了强大的sort_values()函数，可以轻松实现数据的排序操作。本文将详细介绍sort_values()函数的各种用法和技巧，帮助你更高效地处理数据。

sort_values()的基本用法

sort_values()函数主要用于根据指定列的值对DataFrame进行排序。其基本语法如下：

DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, na_position='last')

其中，by参数用于指定排序的列名，ascending参数控制排序顺序（True为升序，False为降序），inplace参数决定是否在原地修改数据。

单列排序示例

假设我们有一个包含学生信息的DataFrame：

import pandas as pd

data = {
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [20, 22, 19, 21],
    'score': [85, 92, 78, 88]
}
df = pd.DataFrame(data)

我们可以按年龄对数据进行升序排序：

df_sorted = df.sort_values(by='age')
print(df_sorted)

输出结果：

       name  age  score
2  Charlie   19     78
0    Alice   20     85
3    David   21     88
1      Bob   22     92

多列排序技巧

在实际应用中，我们经常需要根据多个列进行排序。这时，可以将列名以列表的形式传递给by参数，并通过ascending参数分别控制每列的排序顺序。

例如，我们先按年龄排序，再按分数排序：

df_sorted = df.sort_values(by=['age', 'score'], ascending=[True, False])
print(df_sorted)

输出结果：

       name  age  score
2  Charlie   19     78
0    Alice   20     85
3    David   21     88
1      Bob   22     92

NaN值的处理

在处理实际数据时，经常会遇到缺失值（NaN）。sort_values()函数提供了na_position参数来控制NaN值在排序中的位置。

默认情况下，NaN值会被放在排序结果的末尾：

df_nan = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [20, 22, None, 21],
    'score': [85, 92, 78, 88]
})

df_sorted = df_nan.sort_values(by='age')
print(df_sorted)

输出结果：

       name   age  score
0    Alice  20.0     85
3    David  21.0     88
1      Bob  22.0     92
2  Charlie   NaN     78

如果希望将NaN值放在排序结果的开头，可以设置na_position='first'：

df_sorted = df_nan.sort_values(by='age', na_position='first')
print(df_sorted)

输出结果：

       name   age  score
2  Charlie   NaN     78
0    Alice  20.0     85
3    David  21.0     88
1      Bob  22.0     92

inplace参数的使用建议

inplace参数决定了排序操作是否在原地进行。如果设置为True，排序结果会直接修改原始DataFrame；如果设置为False（默认值），则会返回一个新的排序后的DataFrame。

从代码可读性和安全性角度考虑，建议不要使用inplace=True。更好的做法是将排序结果赋值给一个新的变量，或者显式地覆盖原来的变量：

df_sorted = df.sort_values(by='age')
# 或者
df = df.sort_values(by='age')

性能优化建议

当处理大规模数据时，性能优化非常重要。以下是一些实用的建议：

使用ignore_index=True：在排序后重置索引，可以避免后续操作中出现索引混乱的问题。
```
df_sorted = df.sort_values(by='age', ignore_index=True)
```
选择合适的排序算法：通过kind参数选择不同的排序算法。对于大数据集，可以考虑使用'mergesort'或'heapsort'。
```
df_sorted = df.sort_values(by='age', kind='mergesort')
```
避免不必要的列：如果只需要对某几列进行排序和后续操作，可以先选择这些列，减少数据规模。
```
df_subset = df[['age', 'score']]
df_sorted = df_subset.sort_values(by='age')
```

实际应用场景

假设我们有一个包含销售数据的DataFrame，我们需要按月份和销售额对数据进行排序：

sales_data = {
    'month': ['2023-01', '2023-02', '2023-01', '2023-02', '2023-03'],
    'product': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A'],
    'sales': [100, 150, 120, 130, 200]
}
df_sales = pd.DataFrame(sales_data)

df_sorted = df_sales.sort_values(by=['month', 'sales'], ascending=[True, False])
print(df_sorted)

输出结果：

     month product  sales
0  2023-01       A    100
2  2023-01       B    120
1  2023-02       A    150
3  2023-02       B    130
4  2023-03       A    200

通过sort_values()函数，我们可以轻松地对数据进行排序，为后续的数据分析和可视化提供便利。