在數據處理中，排序是最常用的操作之一。通過排序，我們可以快速找到數據中的最大值、最小值，或者按照特定規律組織數據，便於後續分析。pandas作爲Python中強大的數據處理庫，提供了sort_values函數來實現數據排序。本文將從基礎到實戰，帶大家一步步掌握這個函數的使用。

一、爲什麼需要排序？¶

想象你有一份學生成績表，包含姓名、語文、數學、英語成績。如果想知道誰的語文成績最好，直接查看原始數據可能需要逐行對比。但如果用sort_values對語文成績排序，結果會直接按分數從高到低排列，一目瞭然。

二、sort_values函數基礎¶

sort_values的核心作用是對DataFrame或Series按照指定列的值進行排序。它的基本語法如下：

df.sort_values(by, ascending=True, inplace=False, axis=0)

參數說明：
- by：必填，指定排序的列名（或列名列表）。
- ascending：可選，排序方向。True（默認）爲升序，False爲降序。若按多列排序，可傳入列表（如[True, False]）。
- inplace：可選，是否直接修改原DataFrame。False（默認）返回新排序後的DataFrame，不改變原數據；True則直接修改原數據。
- axis：可選，排序方向。0（默認）按行排序，1按列排序（較少使用，初學者可暫不深入）。

三、基礎排序示例¶

我們先用一個簡單的學生成績表作爲示例數據：

import pandas as pd

# 創建示例數據
data = {
    '姓名': ['張三', '李四', '王五', '趙六'],
    '語文': [85, 76, 90, 88],
    '數學': [92, 85, 78, 95],
    '英語': [78, 90, 82, 89]
}
df = pd.DataFrame(data)

1. 單列升序排序¶

按“語文”成績從小到大排序（升序）：

sorted_df = df.sort_values(by='語文')  # 按語文成績升序，默認ascending=True
print(sorted_df)

輸出結果：

   姓名  語文  數學  英語
1  李四  76  85  90
0  張三  85  92  78
3  趙六  88  95  89
2  王五  90  78  82

可以看到，“李四”（76分）的語文成績最低，排在最前面；“王五”（90分）最高，排在最後。

2. 單列降序排序¶

按“數學”成績從大到小排序（降序）：

sorted_df = df.sort_values(by='數學', ascending=False)  # ascending=False表示降序
print(sorted_df)

輸出結果：

   姓名  語文  數學  英語
3  趙六  88  95  89
0  張三  85  92  78
1  李四  76  85  90
2  王五  90  78  82

“趙六”（95分）數學成績最高，排在第一位；“王五”（78分）最低，排在最後。

四、多列排序¶

當某列值相同時，可按另一列的值繼續排序。例如，先按“語文”成績升序，若語文成績相同，再按“數學”成績降序：

sorted_df = df.sort_values(by=['語文', '數學'], ascending=[True, False])
print(sorted_df)

輸出結果：

   姓名  語文  數學  英語
1  李四  76  85  90
0  張三  85  92  78
3  趙六  88  95  89
2  王五  90  78  82

解釋：
- 先按“語文”升序：張三（85）、趙六（88）、王五（90）中，李四（76）最低排在第一。
- 語文成績相同時（這裏沒有重複），按“數學”降序（但本例中語文成績無重複，結果不變）。

五、修改原數據（inplace參數）¶

默認情況下，sort_values不會修改原DataFrame，而是返回一個新的排序後DataFrame。若需直接修改原數據，可設置inplace=True：

df.sort_values(by='英語', ascending=False, inplace=True)  # 直接修改df
print(df)  # 原df已被修改

注意：inplace=True可能導致原數據被覆蓋，建議優先使用默認inplace=False以保留原數據。

六、實戰案例：按總分排序¶

假設需要分析學生的綜合成績，可先計算“總分”，再按總分降序排序：

# 新增“總分”列
df['總分'] = df['語文'] + df['數學'] + df['英語']

# 按總分降序排序
sorted_df = df.sort_values(by='總分', ascending=False)
print(sorted_df)

輸出結果：

   姓名  語文  數學  英語  總分
3  趙六  88  95  89  272
0  張三  85  92  78  255
1  李四  76  85  90  251
2  王五  90  78  82  250

可以看到，“趙六”總分最高（272分），“王五”總分最低（250分）。

七、總結與注意事項¶

1. 核心參數：by指定排序列，ascending控制方向，inplace決定是否修改原數據。
2. 多列排序：by和ascending均可傳入列表，需注意列表長度一致。
3. 數據安全：優先使用inplace=False（默認），避免意外修改原數據。
4. 進階操作：結合reset_index(drop=True)可重置排序後的索引（如df.sort_values(...).reset_index(drop=True)）。

通過以上示例，你已經掌握了sort_values的基本用法和實戰技巧。排序是數據處理的基礎技能，後續分析（如TopN、分組統計）常需依賴排序結果。多練習不同場景（如單列、多列、降序、inplace），就能熟練應用了！