使用 Python Pandas 对 CSV 文件中的行进行排序

本文将介绍如何使用 Python Pandas 对 CSV 文件中的行进行排序。Pandas 是一种优秀的数据处理工具，可以方便地进行数据过滤、转换和排序等操作。在本文中，我们将会通过一个示例来演示如何使用 Pandas 对 CSV 文件中的行进行排序。

导入 Pandas 库

在开始之前，我们需要先导入 Pandas 库。如下所示：

import pandas as pd

加载 CSV 文件

接下来，我们需要加载 CSV 文件。我们可以使用 Pandas 的 read_csv() 函数来读取 CSV 文件。如下所示：

df = pd.read_csv('filename.csv')

这里的 filename.csv 是我们要读取的 CSV 文件名。

对行进行排序

在加载完 CSV 文件后，我们可以使用 sort_values() 函数对行进行排序。如下所示：

df = df.sort_values(by=['column_name'])

其中，column_name 是我们要按照哪一列进行排序的列名。

如果我们要按照多列进行排序，可以将列名以列表形式传递给 by 参数。如下所示：

df = df.sort_values(by=['column1', 'column2'])

将结果保存到新的 CSV 文件中

最后，我们可以使用 to_csv() 函数将结果保存到新的 CSV 文件中。如下所示：

df.to_csv('new_filename.csv', index=False)

其中，new_filename.csv 是我们要保存结果的新文件名。index=False 表示我们不需要将索引列保存到文件中。

完整代码如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('filename.csv')
df = df.sort_values(by=['column_name'])
df.to_csv('new_filename.csv', index=False)

现在，我们已经成功地使用 Pandas 对 CSV 文件中的行进行排序，并将结果保存到了新的 CSV 文件中。