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Python排序函数大全：sorted、sort、sort_values一次搞懂

 更新时间：2026年07月21日 09:53:24   作者：Kan先生  
还在为Python排序发愁？本文清晰对比sorted()和sort()的区别,并详细讲解Pandas中sort_values()按值排序和按索引排序的用法,帮你轻松掌握数据排序技巧

一、序列排序

1. sorted()函数

sorted()函数是Python的内置函数，此函数不改变原序列，在排序后会生成一个新的序列。调用时，一般只需要给出一个序列即可，该序列可以是列表，字典，元组，字符串。其余参数取默认值，默认为升序排序。

最终结果将返回一个以列表为容器的返回值。若该序列为字典，将返回键的列表

list_1 = [2,5,3,9,6,4,1,3,0,2]
sorted(list_1)
#输出：
[0, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 9]

#降序排序
list_1 = [2,5,3,9,6,4,1,3,0,2]
sorted(list_1,reverse=True)
#输出
[9, 6, 5, 4, 3, 3, 2, 2, 1, 0]

dict_1 = {9:'banana',4:'pear',7:'apple'}
sorted(dict_1)
#输出
[4, 7, 9]

2.sort()方法

sort()方法是Python中列表的内建函数，此方法改变原序列，即原地排序，不生成新的序列，且无返回值，默认为升序排序。字典、元组、字符串不具有sort()方法。

list_2 = [3,6,9,1,4]
list_2.sort()
print(list_2)
[1, 3, 4, 6, 9]

#降序排序
list_2 = [3,6,9,1,4]
list_2.sort(reverse = True)
print(list_2)
[9, 6, 4, 3, 1]

3. sort()方法和sorted()函数的区别

(1)是否改变原有序列。

  • sort()排序改变原有序列；
  • sorted()排序生成一个新的序列,不改变原有的序列

(2)调用方式不一样。

  • sort()调用：序列.sort()
  • sorted()调用：sorted(序列,reverse=True/False)

二、表中排序(Python—Pandas)

1. 按值排序 

将按照表中某一个字段的值进行排序

sort_values()函数是Pandas库里面的一个排序函数，其原理类似于SQL中的order by，可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序，该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序。

语法：

DataFrame.sort_values(by='字段名',axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last')

默认为升序排序，即ascending = True。

降序排序为：ascending = False

import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'name':['张三','李四','王五'],
                 'class':[1,3,2],
                 'score':[98,94,100]})
print(df)
	name	class	score
0	张三		  1	 	 98
1	李四		  3	 	 94
2	王五		  2	 	 100

print(df.sort_values(by = 'score'))
#降序排序将参数ascending = False 即可。
   name	  class	  score
1	李四	   3	   94
0	张三	   1	   98
2	王五	   2	   100

2.按索引排序

通俗点讲，就是根据index的值进行排序，如果是按行排序，可以认为是根据index的值排序，如果是按列排序，可以认为是根据columns的值进行排序。

语法：

sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort', na_position=‘last',sort_remaining=True)
  • axis：轴索引（排序的方向），0表示按index，1表示按columns。
  • level：若不为None，则对指定索引级别的值进行排序
  • ascending：是否升序排列，默认为True，表示升序
  • inplace：默认为False，表示对数据表进行排序，不创建新的实例
  • kind：选择排序算法。

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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