有的时候我们可以要根据索引的大小或者值的大小对Series和DataFrame进行排名和排序。
一、排序
pandas提供了sort_index方法可以根据行或列的索引按照字典的顺序进行排序
a、Series排序
1、按索引进行排序
2、按值进行排序
对值进行排序的时候，无论是升序还是降序，缺失值（NaN）都会排在最后面。
b、DataFrame排序
1、按索引进行排序
2、按值进行排序
注意：对DataFrame的值进行排序的时候，我们必须要使用by指定某一行（列）或者某几行（列），如果不使用by参数进行指定的时候，就会报TypeError: sort_values() missing 1 required positional argument: 'by'。使用by参数进行某几列（行）排序的时候，以列表中的第一个为准，可能后面的不会生效，因为有的时候无法做到既对第一行（列）进行升序排序又对第二行（列）进行排序。在指定行值进行排序的时候，必须设置axis=1，不然会报错，因为默认指定的是列索引，找不到这个索引所以报错，axis=1的意思是指定行索引。
二、排名
排名和排序有点类似，排名会有一个排名值（从1开始，一直到数组中有效数据的数量），它与numpy.argsort的间接排序索引差不多，只不过它可以根据某种规则破坏平级关系。
a、Series的排名
method参数除了,first按值在原始数据中的出现顺序分配排名，还有min使用整个分组的最小排名，max是用整个分组的最大排名，average使用平均排名，也是默认的排名方式。还可以设置ascending参数，设置降序还是升序排序。
b、DataFrame的排名
method参数和ascending参数的设置与Series一样。