pd.read_table()函数关闭排序

pd.read_table()函数默认不会对读取的数据进行排序，除非在读取时显式指定了排序的方法。如果需要对数据进行排序，可以使用sort_values()函数对DataFrame中的数据进行排序。例如：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_table('data.txt', header=None, names=['Name', 'Age', 'Gender'])

# 对Age列进行升序排序
df_sorted = df.sort_values('Age', ascending=True)

# 打印排序后的数据
print(df_sorted)

在上述代码中，我们使用sort_values()函数对DataFrame中的Age列进行升序排序，并将结果存储在df_sorted变量中。最后，使用print()函数打印排序后的数据。

相关问题

pd.read_table(

你好！感谢你的提问。关于你的代码片段，`pd.read_table` 是 pandas 库中的一个函数，用于从文件或 URL 中读取并解析表格数据。它的语法如下：

pd.read_table(filepath_or_buffer, sep='\t', **kwargs)

其中，`filepath_or_buffer` 是文件路径或 URL，`sep` 是分隔符，默认为制表符 `\t`。`**kwargs` 则是其他可选参数，例如指定列名、数据类型等。

请注意，以上只是 `pd.read_table` 的一种用法，你可以根据具体的需求来调整参数和使用方式。如果你有更具体的问题，请告诉我，我会尽力帮助你！

pd.read_table参数

pd.read_table() 是 pandas 库中的一个函数，用于从文本文件中读取数据，并将其转换成 DataFrame 对象。下面是该函数的常用参数：

- filepath_or_buffer：要读取的文件路径或缓冲区。
- sep/delimiter：指定数据字段之间的分隔符，默认为制表符（'\t'）。
- header：指定哪一行作为 DataFrame 的列名，默认为 'infer'，表示自动识别。
- index_col：指定哪一列作为索引列，默认为 None。
- usecols：指定要读取的列名或者列索引，可以是一个列表或者函数。
- dtype：指定每一列的数据类型。
- skiprows：指定要跳过的行数。
- nrows：指定要读取的行数。
- na_values：指定哪些值被认为是 NaN。
- encoding：指定文件的编码格式，默认为 'utf-8'。

以上是常用参数，更多参数可以查看 pandas 官方文档。