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写在前面

在上一篇文章中，我们学习了如何使用 Pandas 对 DataFrame 进行分组（groupby()）和聚合（agg(), apply(), transform()），这使我们能够从不同维度对数据进行汇总和分析。然而，仅仅得到聚合结果往往不够，我们经常需要知道 “谁是第一？”，“哪些数据排在前面/后面？”，“数据按照某个标准应该如何排列？” 这就是数据排序和排名的用武之地。

在数据分析中，排序和排名是极其常用的操作。它们可以帮助我们：

1. 快速识别极值： 找到最大值、最小值、Top N、Bottom N 等关键数据点。
2. 数据规整化： 按照特定顺序排列数据，方便观察趋势或进行后续处理。
3. 数据呈现： 在报告或可视化中，有序的数据通常更具可读性。
4. 特定分析需求： 某些分析方法（如计算滚动排名）依赖于有序数据。

本篇文章将带你深入学习 Pandas 中用于排序和排名的核心方法：sort_values()、