EXCEL的数值排序功能还是挺强大的，升序、降序，尤其自定义排序，能够对多个字段进行排序工作。
那么，在Python大法中，有没有这样强大的排序功能呢？答案是有的，而且本人觉得Python的排序功能，一点不比EXCEL的差。
同样，我们依然用到的是强大的pandas这个三方库。我们先将numpy和pandas导入进来：
接着构造一个今天要用到的DataFrame，我们用字典的形式来构造。
都是随意构造的，内容别较真。我们先来个简单点的热热身，按照身高的降序来排列一下。
我们用到的是df.sort_values()这个函数。第一个参数为by，传入你要排序的列的标签名即可，后面的ascending参数指示排序方法为升序还是降序，True为升序，False为降序。由于存在相同的身高，pandas会自动的比较两个相同身高所对应的index，按照index的升序来排列。
假如我有这样一个需求：先按照身高降序排序，若存在相同的身高，则再按照武力来降序排序，可以做到吗？
当然可以，我们只需要在by参数里传入列标签组成的列表即可。
通过这个例子我们可以看到，by参数不但可以传入字符串，还可以传入字符串组成的列表，来实现对多个列进行排序。
接着，我的要求再高一点。身高我依然需要降序，但是武力我需要升序，可以吗？
我们直接上结果：
跟by参数类似，我们只需要在ascending参数中也传入布尔值组成的列表就可以了，意思就是告诉pandas，这两列我各自需要的排序方式，就跟后面ascending参数里指定的一样。因此，这两个参数的列表内的元素个数需要是一致的，否则就会报错了，因为没法一一对应。
关于sort_values这个强大的排序函数就介绍到这了。除了这些参数之外，它还有inplace、kind和na_position等参数来应对不同的排序需求。可以参考官网文档进行学习
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？
更新日志
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- 关淑怡.2013-MY.FAVORITE.SK.3CD【环球】【WAV+CUE】
- Sweety.2006-花言乔语【丰华】【WAV+CUE】