pandas数据排序（series排序 & DataFrame排序）

# pandas数据排序

# series的排序：

#          Series.sort_values(ascending = True,inplace = False)

#    参数说明：

#          ascending：默认为True升序排序，为False降序排序

#          inplace ： 是否修改原始的Series

# dataFrame排序：

#  DataFrame.sort_values(by,ascending = True,inplace = False)

#     参数说明：

#            by ： 字符串或者list<字符串>，单列排序或者多列排序

#            ascending： bool或者list，升序还是降序，如果是list对应by的多列

#            inplace ： 是否修改原始DataFrame

#  0 读取数据

import pandas as pd

df = pd.read_csv(\"beijing_tianqi_2018.csv\")

# 换掉温度后面的后缀

df.loc[:,\"bWendu\"] = df[\"bWendu\"].str.replace(\"℃\",\"\").astype(\"int32\")

df.loc[:,\"yWendu\"] = df[\"yWendu\"].str.replace(\"℃\",\"\").astype(\"int32\")

# 1  series的排序

df[\"aqi\"].sort_values()

df[\"aqi\"].sort_values(ascending = False)

df[\"tianqi\"].sort_values()

# 2   DataFrame的排序

# 2.1 单列排序

df.sort_values(by = \"aqi\")

df.sort_values(by= \"aqi\",ascending = False)

# 2.2 多列排序

# 按空气质量等级、最高温度排序，默认升序

df.sort_values(by=[\"aqiLevel\",\"bWendu\"])

# 两个字段都降序

df.sort_values(by=[\"aqiLevel\",\"bWendu\"],ascending = False)

# 分别指定升序和降序

df.sort_values(by =[\"aqiLevel\",\"bWendu\"],ascending= [False,True])