一、索引排序df.sort_index()

df.sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False,
         kind='quicksort', na_position='last', sort_remaining=True, by=None)

功能：将索引重新排序，数据也跟着索引一起变化。
参数说明：

• axis：0按照行名排序；1按照列名排序
• level：默认None，否则按照给定的level顺序排列。
• ascending：默认True升序排列；False降序排列
• inplace：默认False，否则排序之后的数据直接替换原来的数据框
• kind：排序方法，{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’。不用太关心。
• na_position：缺失值默认排在最后{"first","last"}
• by：按照某一列或几列数据进行排序，但by参数不建议使用。

df = pd.read_excel(r'C:/Users/asus/Desktop/Python/pandas_sort.xlsx')
df  = df.set_index('姓名') # 重新设置索引
df.sort_index() # 默认行索引升序
df.sort_index(axis=1,ascending=False) # 按列名（表头），降序
df.sort_index(by=['班级','语文'],ascending=[True,False]) # 不推荐使用

自定义排序的顺序列表函数：df.reindex()

二、数据值排序df.sort_values()

df.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, 
            kind='quicksort', na_position='last')

参数说明：

• axis：{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0，默认按照列排序，即纵向排序；如果为1，则是横向排序。
• by：str or list of str；如果axis=0，那么by="列名"；如果axis=1，那么by="行名"。
• ascending：布尔型，True则升序，如果by=['列名1','列名2']，则该参数可以是[True, False]，即第一字段升序，第二个降序。
• inplace：布尔型，是否用排序后的数据框替换现有的数据框。
• kind：排序方法，{‘quicksort’, ‘mergesort’, ‘heapsort’}, default ‘quicksort’。似乎不用太关心。
• na_position：{‘first’, ‘last’}, default ‘last’，默认缺失值排在最后面。

df.sort_values('数学') # 数学升序
df.sort_values(by=['班级','数学'],ascending=[True,False]) # 班级升序，数学降序
df.sort_values(by='周*烨',axis=1,ascending=False) # '周*烨'这行降序

三、排序后，获取前N行 nsmallest() 和 nlargest()

df.nsmallest(4,columns=['语文']) # 语文成绩最低的4位同学
df.nlargest(4,columns=['数学'])  # 数学成绩最高的4位同学

文章出处：https://www.cnblogs.com/xiaoshun-mjj/p/14700944.html