DataFrame排序和排名的案例解析如下：
首先，我们需要导入pandas库，并创建一个字典，其中键是列名，值是列中的数据。然后，我们可以使用pandas的DataFrame()函数将字典转换为DataFrame。
import pandas as pd
data = {
'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
'年龄': [25, 30, 35, 40],
'城市': ['北京', '上海', '深圳', '广州']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出结果：
姓名 年龄 城市
0 张三 25 北京
1 李四 30 上海
2 王五 35 深圳
3 赵六 40 广州
接下来，我们可以使用DataFrame的sort_values()方法对数据进行排序。例如，我们可以根据年龄对数据进行升序排序。
sorted_data = df.sort_values(by='年龄')
print(sorted_data)
输出结果：
姓名 年龄 城市
0 张三 25 北京
1 李四 30 上海
2 王五 35 深圳
3 赵六 40 广州
我们还可以使用DataFrame的rank()方法对数据进行排名。例如，我们可以根据年龄对数据进行排名。
df['年龄排名'] = df['年龄'].rank()
print(df)
输出结果：
姓名 年龄 城市 年龄排名
0 张三 25 北京 1.0
1 李四 30 上海 2.0
2 王五 35 深圳 3.0
3 赵六 40 广州 4.0
这样，我们就完成了DataFrame的排序和排名操作。
