DataFrame中的排序分为两种，一种是对索引排序，一种是对值进行排序。
索引排序：sort_index()；
值排序：sort_values()；
值排名：rank()
对于索引排序，涉及到对行索引、列索引的排序，并且还涉及到是升序还是降序。函数df.sort_index(axis= , ascending= , inplace=)，需要特别注意这三个参数。axis表示对行操作，还是对列操作；ascending表示升序，还是降序操作。
对于值排序，同样也是涉及到行、列排序问题，升序、降序排列问题。函数df.sort_values(by= , axis= , ascending= , inplace=),也需要特别注意这几个参数，只是多了一个by操作，需要我们指明是按照哪一行或哪一列，进行排序的。
注意：axis=0表示对行操作，axis=1表示对列进行操作；ascending=True表示升序，ascending=False表示降序；inplace=True表示对原始DataFrame本身操作，因此不需要赋值操作，inplace=False相当于是对原始DataFrame的拷贝，之后的一些操作都是针对这个拷贝文件进行操作的，因此需要我们赋值给一个变量，保存操作后的结果。
结果如下：
结果如下：
结果如下：
结果如下：
结果如下：
注意：上图中，我们分别按照A和D这个列进行排序，先按照A列做升序排列，当A列中具有相同值的时候，就按照D列做降序排列。
na_position参数用于设定缺失值的显示位置，first表示缺失值显示在最前面；last表示缺失值显示在最后面。
结果如下：
结果如下：
① method="first"
结果如下：
② method="min"
结果如下：
③ method="max"
结果如下：
④ method="average"
结果如下：