# sort\_values()

ডেটাফ্রেমের রো গুলি কলামের মান অনুযায়ী শর্ট করার জন্য ব্যবহার করা হয়।

```python
import pandas as pd

# পান্ডাস ডেটা ফ্রেম তৈরি
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}

df = pd.DataFrame(data)

# 'Age' কলামের মানের উপরে ডেটাফ্রেম সাজানো
sorted_df = df.sort_values(by='Age')
sorted_df

```

![](https://517141686-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FPsBp4dN4Xe8LcTjaW2On%2Fuploads%2FcD5XmwHKAlqfD3A4DOp3%2Fimage.png?alt=media\&token=12ce1b44-bbad-4b0d-b109-1c0700b01849)

**মাল্টিপল কলাম শর্ট sort করি**

```python
import pandas as pd

# পান্ডাস ডেটা ফ্রেম তৈরি
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'David'],
        'Age': [25, 30, 22, 28],
        'Salary': [50000, 60000, 45000, 55000]}

df = pd.DataFrame(data)
# কলাম 'Age' এবং 'Salary' উপরে ভিত্তি করে সাজানো
sorted_df = df.sort_values(['Age', 'Salary'], ascending=[True, False])
```

Output

```

Name	Age	Salary
1	Alice	30	60000
2	Bob	22	45000
3	David	28	55000
0	John	25	50000
```

উপরের উদাহরণে, আমরা `sort_values()` ফাংশনটি ব্যবহার করেছি যাতে ডেটাফ্রেমটি কলাম 'Age' এবং 'Salary' উপরে ভিত্তি করে সাজাতে পারি। `sort_values()` ফাংশনের প্রথম প্যারামিটার হিসাবে আমরা সাজানোর জন্য কলামগুলির তালিকা \['Age', 'Salary'] পাস করেছি। দ্বিতীয় প্যারামিটার হিসাবে, আমরা `ascending` প্যারামিটারে সত্য (True) এব

**none ভ্যালু সর্ট করে দেখানো :**

ডিফল্ট ভাবে none ভ্যালু শেষে শো করে আমরা শুরুতে শো করতে পারি।

```python
import pandas as pd

# Create a DataFrame with a column containing None values
data = {'Name': ['John', 'Peter', 'David', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, None, 28, 22, 35],
        'Salary': [50000, 60000, 55000, 45000, 70000]}

df = pd.DataFrame(data)

sorted_df = df.sort_values('Age', na_position='first')

```
