Pandas DataFrame排序详解：sort_values()函数参数与实战案例

阿橙

发布时间：2026-10-13 | 4人浏览过

原创

本文深入解析Pandas中sort_values()函数的核心用法，涵盖by、axis、ascending、inplace及na_position等关键参数的具体含义。通过创建示例数据框，演示如何按单列或多列进行升序/降序排序，处理缺失值位置，以及实现原地替换和按行索引排序，帮助开发者高效完成数据排序任务。

sort_values()函数核心用途解析

一、sort_values()函数用途

在Pandas库中，sort_values()函数的作用机制类似于SQL语句中的order by子句，主要用于对数据集进行指定字段的排序操作。该函数具备灵活性，既支持根据指定的列数据（纵向）进行排序，也支持根据指定的行索引数据（横向）进行排序。

sort_values()函数参数详解

二、sort_values()函数的具体参数

用法：


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

参数说明

参数	说明
by	指定列名(axis=0或'index')或索引值(axis=1或'columns')
axis	若axis=0或'index'，则按照指定列中数据大小排序；若axis=1或'columns'，则按照指定索引中数据大小排序，默认axis=0
ascending	是否按指定列的数组升序排列，默认为True，即升序排列
inplace	是否用排序后的数据集替换原来的数据，默认为False，即不替换
na_position	{‘first',‘last'}，设定缺失值的显示位置

sort_values()实战案例演示

三、sort_values用法举例

创建数据框


#利用字典dict创建数据框
import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'col1':['A','A','B',np.nan,'D','C'],
         'col2':[2,1,9,8,7,7],
         'col3':[0,1,9,4,2,8]
})
print(df)

>>>
 col1 col2 col3
0  A   2   0
1  A   1   1
2  B   9   9
3 NaN   8   4
4  D   7   2
5  C   7   8

依据第一列排序，并将该列空值放在首位


#依据第一列排序，并将该列空值放在首位
print(df.sort_values(by=['col1'],na_position='first'))
>>>
 col1 col2 col3
3 NaN   8   4
0  A   2   0
1  A   1   1
2  B   9   9
5  C   7   8
4  D   7   2

依据第二、三列，数值降序排序


#依据第二、三列，数值降序排序
print(df.sort_values(by=['col2','col3'],ascending=False))
>>>
 col1 col2 col3
2  B   9   9
3 NaN   8   4
5  C   7   8
4  D   7   2
0  A   2   0
1  A   1   1

根据第一列中数值排序，按降序排列，并替换原数据


#根据第一列中数值排序，按降序排列，并替换原数据
df.sort_values(by=['col1'],ascending=False,inplace=True,
           na_position='first')
print(df)
>>>
 col1 col2 col3
3 NaN   8   4
4  D   7   2
5  C   7   8
2  B   9   9
1  A   1   1
0  A   2   0

按照索引值为0的行，即第一行的值来降序排序


x = pd.DataFrame({'x1':[1,2,2,3],'x2':[4,3,2,1],'x3':[3,2,4,1]}) 
print(x)
#按照索引值为0的行，即第一行的值来降序排序
print(x.sort_values(by =0,ascending=False,axis=1))
>>>
  x1 x2 x3
0  1  4  3
1  2  3  2
2  2  2  4
3  3  1  1
  x2 x3 x1
0  4  3  1
1  3  2  2
2  2  4  2
3  1  1  3

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