dataframe按照某一列值的排序顺序进行遍历

可以使用iterrows()方法来对DataFrame按照指定列的排序顺序进行遍历。假设我们要按照某一列col的排序顺序对DataFrame df 进行遍历，可以使用以下代码：

df_sorted = df.sort_values(by='col')
for index, row in df_sorted.iterrows():
    # 在这里对每一行进行操作
    # row代表当前行的Series对象，可以通过row['col']来获取该行col列的值
    # index代表当前行的索引

其中，sort_values()方法用于对DataFrame按照指定列进行排序。在遍历时，可以通过iterrows()方法得到每一行的Series对象和索引。然后可以根据需要对每一行进行操作，例如获取某一列的值等。

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import os
import pandas as pd
from datetime import datetime

# 定义函数，遍历指定目录下的Excel文件
def read_excel_files(directory):
    excel_files = [f for f in os.listdir(directory) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')]
    
    # 按照文件修改时间排序
    sorted_files = sorted(excel_files, key=lambda x: datetime.fromtimestamp(os.path.getmtime(os.path.join(directory, x))))

    dfs = []
    for file in sorted_files:
        df = pd.read_excel(os.path.join(directory, file))
        dfs.append(df)

    # 使用pandas concat拼接所有数据
    concatenated_df = pd.concat(dfs)
    
    return concatenated_df

# 调用函数，传入你想遍历的文件夹路径
directory_path = 'your_directory_path'
result_df = read_excel_files(directory_path)

在这个例子中，`read_excel_files`函数首先列出指定目录下所有的Excel文件，然后按文件的最后修改时间（mtime）排序。接着，它读取每个文件，将其转换为DataFrame，然后合并所有DataFrame到一个大的DataFrame中。

df.sort_values下某一列是字符串不想按照升序，也不想按照降序，而是要现实值是a的全部排在一起，b的全部排在一起，怎么实现

如果你想在`df.sort_values`中按特定字符串类别对某列进行分组并保持它们相邻，可以创建一个新的分类列，将原始字符串列转换为分类标签（例如'a'、'b'），然后基于这个新列进行排序。以下是一个Python Pandas的例子：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame名为df，且有一列'string_column'
df['category'] = df['string_column'].map({'a': 'A', 'b': 'B'})  # 将'a'和'b'分别映射到'A'和'B'

# 然后你可以通过这两个新的类别进行排序
sorted_df = df.sort_values('category')

# 如果你想先保留原列的顺序再分组，可以在排序之前保存原始索引位置
original_order = df.index.tolist()
sorted_df = df.sort_values('category').set_index(original_order)

# 结果会先显示所有'a'，接着是所有'b'

如果你希望保持原始数据的原始顺序，那么上述代码可能不是最佳选择，因为`sort_values`默认会改变行的顺序。在这种情况下，你可能需要手动遍历DataFrame来达到预期效果。