Python中实现排序的方法有多种，以下是一些常用的排序算法及其代码示例：
冒泡排序
原理：通过不断交换相邻的元素，将大的数字“浮”到后面去。
代码示例：
```python
def bubble_sort（arr）:
n = len（arr）
for i in range（n）:
for j in range（0, n-i-1）:
if arr[j] > arr[j+1]:
arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
return arr
nums = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
print（"排序前：", nums）
print（"排序后：", bubble_sort（nums））
```
选择排序
原理：每次从未排序的部分找到最小的元素，放到已排序部分的末尾。
代码示例：
```python
def selection_sort（arr）:
n = len（arr）
for i in range（n）:
min_idx = i
for j in range（i+1, n）:
if arr[j] < arr[min_idx]:
min_idx = j
arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]
return arr
```
快速排序
原理：选择一个基准元素，将数组分为两部分，一部分比基准小，一部分比基准大，然后递归地对两部分进行排序。
代码示例：
```python
def quick_sort（arr）:
if len（arr） <= 1:
return arr
else:
pivot = arr
left = [x for x in arr[1:] if x < pivot]
right = [x for x in arr[1:] if x >= pivot]
return quick_sort（left） + [pivot] + quick_sort（right）
```
内置排序函数
`sorted（）`：返回一个新的排序列表，原列表不变。
`.sort（）`：直接在原列表上进行排序，不返回值。
示例：
```python
numbers = [5, 3, 8, 6, 2]
sorted_numbers = sorted（numbers）
print（"使用 sorted（） 排序后的新列表：", sorted_numbers）
print（"原列表未改变：", numbers）
numbers.sort（）
print（"使用 .sort（） 排序后原列表变为：", numbers）
```
自定义排序规则
可以通过`key`参数指定排序依据，`reverse`参数指定是否降序排序。
示例：
```python
numbers = [5, 3, 8, 6, 2]
sorted_numbers = sorted（numbers, key=lambda x: x, reverse=True）
print（"降序排序后的新列表：", sorted_numbers）
```
忽略大小写排序
在排序字符串时，可以使用`key`参数将字符串转换为小写进行比较。
示例：
```python
words = ['bob', 'about', 'zoo', 'Credit']
sorted_words = sorted（words, key=lambda s: s.lower（））
print（"忽略大小写排序后：", sorted_words）
```
多列排序
可以通过指定多个列名和`ascending`参数进行多列排序。
示例：
```python
df = pd.DataFrame（{
'姓名': ['小王', '小李', '小张', '小陈'],
'年龄': [25, 22, 28, 24],
'工资': [8000, 7000, 12000, 9000]
}）
df_sorted = df.sort_values（['年龄', '工资'], ascending=[False, True]）
print（df_sorted）
```
这些排序算法各有优缺点，选择合适的算法可以提高程序的效率。对于小数据集，插入排序和冒泡排序是简单有效的选择；对于大数据集，快速排序和内置的`sorted（）`函数更为高效。