EXCEL的數(shù)值排序功能還是挺強(qiáng)大的，升序、降序，尤其自定義排序，能夠?qū)Χ鄠€(gè)字段進(jìn)行排序工作。

那么，在Python大法中，有沒有這樣強(qiáng)大的排序功能呢？答案是有的，而且本人覺得Python的排序功能，一點(diǎn)不比EXCEL的差。

同樣，我們依然用到的是強(qiáng)大的pandas這個(gè)三方庫(kù)。我們先將numpy和pandas導(dǎo)入進(jìn)來：

接著構(gòu)造一個(gè)今天要用到的DataFrame，我們用字典的形式來構(gòu)造。

都是隨意構(gòu)造的，內(nèi)容別較真。我們先來個(gè)簡(jiǎn)單點(diǎn)的熱熱身，按照身高的降序來排列一下。

我們用到的是df.sort_values()這個(gè)函數(shù)。第一個(gè)參數(shù)為by，傳入你要排序的列的標(biāo)簽名即可，后面的ascending參數(shù)指示排序方法為升序還是降序，True為升序，F(xiàn)alse為降序。由于存在相同的身高，pandas會(huì)自動(dòng)的比較兩個(gè)相同身高所對(duì)應(yīng)的index，按照index的升序來排列。

假如我有這樣一個(gè)需求：先按照身高降序排序，若存在相同的身高，則再按照武力來降序排序，可以做到嗎？

當(dāng)然可以，我們只需要在by參數(shù)里傳入列標(biāo)簽組成的列表即可。

通過這個(gè)例子我們可以看到，by參數(shù)不但可以傳入字符串，還可以傳入字符串組成的列表，來實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)列進(jìn)行排序。

接著，我的要求再高一點(diǎn)。身高我依然需要降序，但是武力我需要升序，可以嗎？

我們直接上結(jié)果：

跟by參數(shù)類似，我們只需要在ascending參數(shù)中也傳入布爾值組成的列表就可以了，意思就是告訴pandas，這兩列我各自需要的排序方式，就跟后面ascending參數(shù)里指定的一樣。因此，這兩個(gè)參數(shù)的列表內(nèi)的元素個(gè)數(shù)需要是一致的，否則就會(huì)報(bào)錯(cuò)了，因?yàn)闆]法一一對(duì)應(yīng)。

關(guān)于sort_values這個(gè)強(qiáng)大的排序函數(shù)就介紹到這了。除了這些參數(shù)之外，它還有inplace、kind和na_position等參數(shù)來應(yīng)對(duì)不同的排序需求。可以參考官網(wǎng)文檔進(jìn)行學(xué)習(xí)

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