1 引子

Series 的排序：
Series.sort_values(ascending=True, inplace=False)
参数说明：

ascending：默认为True升序排序，为False降序排序

inplace：是否修改原始Series

DataFrame 的排序：
DataFrame.sort_values(by, ascending=True, inplace=False)
参数说明：

by：字符串或者List<字符串>，单列排序或者多列排序

ascending：bool或者List，升序还是降序，如果是list对应by的多列

inplace：是否修改原始DataFrame

2 inplace参数理论理解

当 inplace = False 时，返回为修改过的数据，原数据不变。
当 inplace = True 时，返回值为 None，直接在原数据上进行操作。

3 inplace参数实例驱动理解

有一后缀名为 .xlsx 的 Excel 文件，现要对其中收录的数学成绩表按 “score” 高低排序。

3.1 inplace = True

简单理解，就是当 inplace=True 时，直接在原数据上修改：
原本按照序号排列的 score_value 已变为按照 score 排列的新 score_value 了。

3.2 inplace = False

这样一对比就很明显了，当 inplace=False 时，原数据不变，想要查看新排序后的数据，需要赋值给一个心得变量然后输出：
原本按照序号排列的 score_value 在 inplace=False 操作后 score_value 不变；
变的是新创建的一个名为 New_score_value 的变量。

个人认为这样的实例驱动理解起来还是很友好的！

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