sort_values、sort 和 sorted 的区别与用法详解
sort_values、sort 和 sorted 是 Python 中用于排序的工具，但它们的适用场景和行为有所不同。以下是它们的区别和用法详解：
1. sort_values
适用对象
Pandas 的 Series 或 DataFrame。
功能
对 Pandas 数据结构中的值进行排序。
特点
-
专为 Pandas 设计。
-
支持按列排序（
DataFrame）或按值排序（Series）。 -
返回一个新的排序后的对象（默认不会修改原数据）。
示例
Python复制
import pandas as pd# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],'Score': [85, 92, 78]
})# 按 Score 列升序排序
sorted_df = df.sort_values(by='Score')
print(sorted_df)
# 输出:
# Name Score
# 2 Charlie 78
# 0 Alice 85
# 1 Bob 92参数
-
by：指定排序依据的列名（对于DataFrame）。 -
ascending=True/False：升序或降序，默认升序。 -
inplace=True/False：是否修改原数据，默认不修改。
2. sort
适用对象
列表（list）。
功能
对列表进行原地排序（直接修改原列表）。
特点
-
只适用于列表。
-
原地操作：会直接修改原列表，而不是返回新列表。
-
不支持复杂排序逻辑（如多列排序）。
示例
Python复制
numbers = [3, 1, 4, 2]
numbers.sort()
print(numbers) # 输出: [1, 2, 3, 4]参数
-
key：指定排序规则（如按长度排序字符串）。 -
reverse=True/False：是否降序，默认升序。
注意
-
如果需要保留原列表不变，可以使用
sorted()。
3. sorted
适用对象
任何可迭代对象（list, tuple, dict, 等）。
功能
返回一个排序后的新对象，不会修改原数据。
特点
-
更通用，适用于所有可迭代对象。
-
返回的是新的排序结果，原数据保持不变。
-
支持自定义排序规则（通过
key参数）。
示例
Python复制
# 对列表排序
numbers = [3, 1, 4, 2]
sorted_numbers = sorted(numbers)
print(sorted_numbers) # 输出: [1, 2, 3, 4]
print(numbers) # 原列表不变: [3, 1, 4, 2]# 对字典按键排序
data = {'b': 2, 'a': 1, 'c': 3}
sorted_data = sorted(data.items())
print(sorted_data) # 输出: [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]参数
-
iterable：要排序的可迭代对象。 -
key：指定排序规则（如按长度排序字符串）。 -
reverse=True/False：是否降序，默认升序。
三者的区别总结
| 特性 | sort_values | sort | sorted |
|---|---|---|---|
| 适用对象 | Pandas 的 Series 或 DataFrame | 列表（list） | 任何可迭代对象 |
| 是否修改原数据 | 默认不修改（可通过 inplace=True 修改） | 直接修改原列表 | 不修改原数据 |
| 返回值 | 排序后的新对象 | 无返回值（原地修改） | 排序后的新对象 |
| 复杂排序支持 | 支持按列或多列排序 | 不支持复杂排序 | 支持自定义排序规则（通过 key） |
| 性能 | 高效处理大规模数据 | 适合小规模列表 | 更通用，但可能稍慢 |
实际应用场景对比
1. Pandas 数据排序
-
使用
sort_values，例如按某列排序 DataFrame。Python复制
df.sort_values(by='Score', ascending=False)
2. 列表排序
-
如果需要保留原列表，用
sorted。Python复制
sorted_list = sorted([3, 1, 4, 2]) -
如果允许修改原列表，用
sort。Python复制
numbers.sort()
3. 复杂排序规则
-
使用
sorted或sort的key参数。Python复制
# 按字符串长度排序 words = ['apple', 'banana', 'kiwi'] sorted_words = sorted(words, key=len) print(sorted_words) # 输出: ['kiwi', 'apple', 'banana']
总结
-
sort_values：Pandas 专用，适合处理表格数据。 -
sort：列表专用，原地排序。 -
sorted：通用性强，适合所有可迭代对象，且不修改原数据。
根据具体需求选择合适的工具，避免混淆！