pandas排序操作：sort_values函數入門與實戰
本文介紹pandas中`sort_values`函數的排序方法，適用於DataFrame/Series數據排序。核心參數：`by`指定排序列（必填），`ascending`控制升/降序（默認升序True），`inplace`決定是否修改原數據（默認False，返回新數據）。 基礎用法：單列排序，如按“語文”升序（默認）或“數學”降序；多列排序，可傳入列名列表及對應升序/降序方向（如先語文升序、再數學降序）。`inplace=True`直接修改原數據，建議優先保留原數據（默認False）。 實戰示例：新增“總分”列後按總分降序排序，清晰展示綜合成績排名。注意事項：多列排序需保證`by`和`ascending`列表長度一致；操作數據安全，避免意外覆蓋原數據。 通過示例掌握核心參數和常見場景，排序是數據處理基礎，結合後續分析（如TopN）更顯重要。
閱讀全文pandas索引（Index）入門：輕鬆搞定數據排序與重命名
### pandas索引（Index）詳解 索引是pandas中標識數據位置和內容的關鍵，類似Excel的行號/列標題，是數據的“身份證”，核心作用包括快速定位數據、支持排序和合並操作。 **數據排序**： - **Series排序**：按索引排序用`sort_index()`（默認升序，可設`ascending=False`降序）；按值排序用`sort_values()`（默認升序，同理可降序）。 - **DataFrame排序**：按列值排序用`sort_values(by=列名)`，按行索引排序用`sort_index()`。 **重命名索引**： - 用`rename()`方法修改行/列標籤，如`df.rename(index={舊名:新名})`或`df.rename(columns={舊名:新名})`； - 直接賦值修改：`df.index = [新索引]`或`df.columns = [新列名]`，需保證長度一致。 **注意事項**： - 區分行索引（`df.index`）和列索引（`df.columns`）； - 修改索引時
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