怎么避免对 NoneType 使用 sort_values 函数？

当你尝试对 pandas DataFrame 中的 `NoneType` 数据应用 `sort_values()` 函数时，可能会遇到错误，因为 `None` 不支持排序操作。为了避免这个问题，你可以采取以下几种策略：

1. **数据清洗**：首先检查并清理你的数据集，移除或替换所有的 `None` 或空值。你可以使用 `.dropna()` 或者 `.fillna()` 方法处理缺失值。

df = df.dropna(subset=['column_name'])  # 删除含有 None 的行
df['column_name'] = df['column_name'].astype(float).fillna(0)  # 将 None 转换为默认值或替换为 0

2. **条件筛选**：只对那些有实际值的行进行排序。例如，可以先过滤掉 `None`，然后再应用 `sort_values()`。

df_sorted = df[df['column_name'].notnull()].sort_values('column_name')

3. **设置默认排序规则**：如果你的列本来就不应该包含 `None`，那么可以在创建 DataFrame 的时候就明确指定默认排序规则。

df = pd.DataFrame(data, columns=[...], dtype={'column_name': float})  # 预设数据类型为浮点数
df = df.sort_values(by='column_name', na_position='last')  # 将 None 放在最后

这里，`na_position='last'` 表示将 `NaN` 排在序列的末尾。