Pandas数据帧排序后不保存

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，提供了强大的数据结构和数据操作功能。其中的数据结构之一是数据帧（DataFrame），它类似于关系型数据库中的表格，可以存储和处理二维数据。

在Pandas中，可以使用sort_values()函数对数据帧进行排序操作。但是需要注意的是，sort_values()函数默认是返回排序后的新数据帧，原始数据帧不会被修改。如果希望对原始数据帧进行排序并保存，需要使用inplace参数将其设置为True。

下面是一个示例代码，演示了如何对Pandas数据帧进行排序并保存：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Amy'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 对数据帧按照Age列进行升序排序，并保存到原始数据帧
df.sort_values(by='Age', inplace=True)

# 打印排序后的数据帧
print(df)

输出结果为：

  Name  Age      City
0  Tom   20  New York
1  Nick  25     Paris
2  John  30    London
3  Amy   35     Tokyo

在这个示例中，我们使用sort_values()函数按照Age列对数据帧进行升序排序，并将排序后的结果保存到原始数据帧df中。最后打印出排序后的数据帧。

需要注意的是，如果不设置inplace参数为True，sort_values()函数将返回一个新的排序后的数据帧，而不会修改原始数据帧。如果希望保留排序后的结果，可以将其赋值给一个新的变量，或者使用df = df.sort_values(by='Age')来更新原始数据帧。

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