根据条件对数据集排序（sorting）也是一种重要的内置运算，要对行或列索引进行排序（按字典顺序），可使用sort_index方法，它将返回一个已排序的新对象：
In [201]: obj = pd.Series(range(4), index=['d', 'a', 'b', 'c'])
In [202]: obj.sort_index()
Out[202]:
a 1
b 2
c 3
d 0
dtype: int64
对于DataFrame，则可以根据任意一个轴上的索引进行排序：
In [203]: frame = pd.DataFrame(np.arange(8).reshape((2, 4)),
.....: index=['three', 'one'],
.....: columns=['d', 'a', 'b', 'c'])
In [204]: frame.sort_index()
Out[204]:
d a b c
one 4 5 6 7
three 0 1 2 3
In [205]: frame.sort_index(axis=1)
Out[205]:
a b c d
three 1 2 3 0
one 5 6 7 4
数据默认是按升序排序的，但也可以降序排序：
In [206]: frame.sort_index(axis=1, ascending=False)
Out[206]:
d c b a
three 0 3 2 1
one 4 7 6 5
若要按值对Series进行排序，可使用其sort_values方法：
In [207]: obj = pd.Series([4, 7, -3, 2])
In [208]: obj.sort_values()
Out[208]:
2 -3
3 2
0 4
1 7
dtype: int64
在排序时，任何缺失值默认都会被放到Series的末尾：
In [209]: obj = pd.Series([4, np.nan, 7, np.nan, -3, 2])
In [210]: obj.sort_values()
Out[210]:
4 -3.0
5 2.0
0 4.0
2 7.0
1 NaN
3 NaN
dtype: float64
当排序一个DataFrame时，你可能希望根据一个或多个列中的值进行排序。将一个或多个列的名字传递给sort_values的by选项即可达到该目的：
In [211]: frame = pd.DataFrame({'b': [4, 7, -3, 2], 'a': [0, 1, 0, 1]})
In [212]: frame
Out[212]:
a b
0 0 4
1 1 7
2 0 -3
3 1 2
In [213]: frame.sort_values(by='b')
Out[213]:
a b
2 0 -3
3 1 2
0 0 4
1 1 7
要根据多个列进行排序，传入名称的列表即可：
In [214]: frame.sort_values(by=['a', 'b'])
Out[214]:
a b
2 0 -3
0 0 4
3 1 2
1 1 7
排名会从1开始一直到数组中有效数据的数量。接下来介绍Series和DataFrame的rank方法。默认情况下，rank是通过“为各组分配一个平均排名”的方式破坏平级关系的：
In [215]: obj = pd.Series([7, -5, 7, 4, 2, 0, 4])
In [216]: obj.rank()
Out[216]:
0 6.5
1 1.0
2 6.5
3 4.5
4 3.0
5 2.0
6 4.5
dtype: float64
也可以根据值在原数据中出现的顺序给出排名，先出现的先排名，后出现的后排名，不会出现小数点的情况：
In [217]: obj.rank(method='first')
Out[217]:
0 6.0
1 1.0
2 7.0
3 4.0
4 3.0
5 2.0
6 5.0
dtype: float64
你也可以按降序进行排名：
# Assign tie values the maximum rank in the group
In [218]: obj.rank(ascending=False, method='max')
Out[218]:
0 2.0
1 7.0
2 2.0
3 4.0
4 5.0
5 6.0
6 4.0
dtype: float64
表5-6 列出了所有用于破坏平级关系的method选项。DataFrame可以在行或列上计算排名：
In [219]: frame = pd.DataFrame({'b': [4.3, 7, -3, 2], 'a': [0, 1, 0, 1],
.....: 'c': [-2, 5, 8, -2.5]})
In [220]: frame
Out[220]:
a b c
0 0 4.3 -2.0
1 1 7.0 5.0
2 0 -3.0 8.0
3 1 2.0 -2.5
In [221]: frame.rank(axis='columns')
Out[221]:
a b c
0 2.0 3.0 1.0
1 1.0 3.0 2.0
2 2.0 1.0 3.0
3 2.0 3.0 1.0
表5-6 排名时用于破坏平级关系的方法
文章代码引用自：《利用Python进行数据分析·第2版》第5章 Pandas入门
作者：SeanCheney
感谢SeanCheney同意引用。
