一次搞懂Python排序函数：sorted、sort、sort_values
来源：互联网 2026-07-23 08:00:12Python排序函数包括内置的sorted()（返回新列表，不修改原序列）和列表的sort()（原地修改），以及Pandas的sort_values()（按值排序）和sort_index()（按索引排序），各自适用于不同数据类型和场景，如sorted可对任何可迭代对象，sort仅列表，且均支持自定义排序键功能。
一、Python序列排序
1. sorted()函数
首先介绍Python内置的sorted()函数，这是一个排序函数，它不会修改原序列，而是返回一个全新的排序后的列表。你只需要传入一个序列——列表、字典、元组、字符串都行，默认按升序排列。如果传入的是字典，它返回的是键的列表。
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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
再来看list的sort()方法，它是Python列表专属的内建方法，直接在原列表上操作，排序后原列表改变，不会生成新列表，也没有返回值。字典、元组、字符串不能使用这个方法。
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
这两个容易混淆，核心区别在于两点：
- 是否改变原序列：
sort()会原地修改，sorted()则返回新序列，原序列不变。 - 调用方式不同：
sort()是序列.sort()，sorted()是sorted(序列, reverse=True/False)。
二、表中排序（Python—Pandas）
1. 按值排序
按照表中某一个字段的值进行排序
在Pandas中，sort_values()是主要方法，类似SQL里的order by，可以指定按某列的数据排序，也可以按某行的数据排序。语法直观：
DataFrame.sort_values(by='字段名',axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last')
默认升序，ascending=True；想降序就改成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
按行索引（index）或列索引（columns）的值来排序。例如：按行排序就是根据每行的索引值大小排序，按列排序就是根据每列的列名大小排序。
语法：
sort_index(axis=0, level=None, ascending=True, inplace=False, kind=‘quicksort', na_position=‘last',sort_remaining=True)
axis：0表示按行索引，1表示按列索引。level：如果有多级索引，可以指定按哪一级排序。ascending：是否升序，默认True。inplace：是否原地修改，默认False。kind：排序算法，默认快速排序。
总结
以上就是Python里几种常用排序方式的用法，从内置的sorted、sort到Pandas里的sort_values、sort_index，理清它们各自的特点，用起来就不会出错。
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