python数据清洗删除列后重新排序

在 Python 中进行数据清洗、删除列和重新排序可以使用 pandas 库，按照以下步骤进行：

1. 首先导入 pandas 库，读取要清洗的数据文件为数据框。

import pandas as pd

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

2. 删除列可以使用 pandas 的 drop() 方法，传入要删除的列名和 axis=1 参数。

df.drop('列名', axis=1, inplace=True)

3. 重新排序可以使用 sort_values() 方法，传入要排序的列名和 ascending 参数，设置为 True 或 False 表示升序或降序。

df.sort_values('列名', ascending=True, inplace=True)

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据文件为数据框
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除列
df.drop('列名', axis=1, inplace=True)

# 重新排序
df.sort_values('列名', ascending=True, inplace=True)

在数据清洗过程中，还需要注意以下几点：

1. 数据清洗前需要备份原始数据，以免误操作导致数据丢失。
2. 删除列前需要确认是否会影响数据分析和报告，确保删除的列不会影响分析结果。
3. 排序前需要清洗数据，例如删除重复数据、空白数据等。