按一列或多列排序
升序、降序和并列值
按一列或多列排序 是 CoddyKit 上的免费 Data Science Academy 课时。 这是第 1 节课，共 4 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 Data Science Academy 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 Data Science Academy 课程共包含 4 节课。
本课时的部分内容尚未翻译，以英文显示。
Order Brings Insight
Raw rows arrive in no useful order. Sorting puts the most interesting records on top so patterns jump out at a glance. 🔎
sort_values Is Your Tool
In pandas you reorder rows with sort_values. You name the column to sort by, and pandas hands back a freshly ordered DataFrame.
df.sort_values("price")Ascending by Default
By default sort_values goes smallest to largest. So numbers climb upward and text sorts alphabetically from A to Z.
Flip to Descending
Set ascending=False when you want the biggest values first, like the top-selling products or the highest scores.
df.sort_values("sales", ascending=False)Sort by Many Columns
Pass a list of columns and pandas sorts by the first, then breaks ties using the next, and so on down the list.
df.sort_values(["region", "sales"])Mixed Sort Directions
Give ascending a list too, one flag per column. That lets you sort region A to Z while sales go high to low.
df.sort_values(["region", "sales"], ascending=[True, False])A New Frame, Not In Place
By default sort_values returns a sorted copy and leaves the original untouched, so your source data stays safe.
Sort In Place If You Mean It
Add inplace=True to rewrite the original DataFrame instead of returning a copy. Use it only when you truly want that.
Watch the Index
Sorting keeps each row label glued to its data, so the index looks shuffled afterward. That is expected, not a bug.
Reset for Clean Numbers
Want tidy 0,1,2 labels after sorting? Chain reset_index with drop=True to renumber rows from the top.
df.sort_values("sales").reset_index(drop=True)Where NaN Values Land
Missing values sink to the bottom by default. Set na_position to first if you would rather see them up top.
Quick Check
You want the highest sales on top. How do you sort?
Recap: Sorting Made Simple
You now sort with sort_values, flip with ascending, break ties using a column list, and tidy labels with reset_index. Nicely done! 🎉
常见问题解答
「按一列或多列排序」课时是免费的吗？
是的 — 「按一列或多列排序」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 Data Science Academy 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 Data Science Academy 课程共包含 4 节课。
「按一列或多列排序」这节课中我会学到什么？
升序、降序和并列值 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Data Science Academy，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。
学习 Data Science Academy 需要有经验吗？
无需任何先前经验。CoddyKit 上的 Data Science Academy 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 1 节课，共 4 节。
「按一列或多列排序」课时需要多长时间？
大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。
我能在这节 Data Science Academy 课中编写并运行代码吗？
能。每节 Data Science Academy 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。