官方排序组件说明介绍

【表格数据】- 排序

1、功能说明

对 DataFrame 数据进行排序操作。

2、基本使用说明

1. 在”df”参数内传入 DataFrame 数据集，例如传入【读取 excel】返回的 DataFrame：
   

2. 在”values”参数内输入排序依据的列名：
   

3、参数配置说明

• “ df ”参数：待排序的目标 DataFrame 数据。

• “values”参数：输入 DataFrame 的列名，作为排序的依据。

• “ascending”：设定排序的方式，默认 False 为降序，True 为升序。

  如下例，按照“产品风险等级”列降序排序：
  

  按照“产品风险等级”列降序排序：
  

• “返回值”：返回排序后的 DataFrame。

实现多列参数排序需求

如下数据，按照身高的降序来排列一下。RPA 表格排序可实现

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。
表格排序组件可实现 - 注意老版本表格排序组件中 values 不要用 list 类型，使用 str，用’,’分割即可

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？表格排序组件不可实现 - 因为无法给出两个 bool 参数

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