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经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas

前言

排序是非常基本的数据操作，Excel 中的排序功能是非常灵活，可以对行列进行排序。本文看看 pandas 中是如何做到与 Excel 一样的灵活。

Excel 排序

Excel 中对数据进行排序是非常简单的。如下：

功能卡"数据"，"排序"按钮，即出现排序设置弹窗我们可以设置排序依据字段先设置按 班级 升序，班级 相同则按 语文 成绩升序在弹窗右上方，有"设置"按钮，其中可以选择对行还是对列排序pandas 排序

pandas 中排序也是非常简单，并且基本与 Excel 上的流程原理是一致的，毕竟都是数据工具。如下：

DataFrame.sort_values()，即可对其排序第一参数指定排序依据关键列第二参数指定对应第一参数的关键列采用的升降序同样可以设置 axis=1 ，按行排序(实际应用场景较少)

Excel 中的排序可以自定义序列，也就是让用户自定义顺序，pandas 中，这功能不是放在 sort_values 中实现。

实际上 Excel 中同样是把自定义序列放在独立的功能中

比如，希望 班级按照"5,4,2,1,3,6,7"排序，如下：

pandas 中需要先构造一列 Categorical ，作为辅助列Categorical 实例化时的第二个参数指定顺序最后同样调用 sort_values 方法即可完成自定义排序

pandas 中的自定义排序相对繁琐，但我们完全可以自己对常用操作进行封装，同样可以做到一句到位完成自定义排序

总结DataFrame.sort_values() ，对数据进行排序第一参数指定排序依据关键列第二参数指定升降序当需要自定义排序规则是，需要构造 Categorical 辅助列

下一节，将看看 Excel 的分列功能，以及 Excel 的官方数据处理插件 Power Query 的一些功能与 pandas 中的实现

如果希望从零开始学习 pandas ，那么可以看看我的 pandas 专栏。