datafrme按照列数字大小排序

你可以使用DataFrame的sort_values方法对列进行排序，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 2], 'B': [4, 2, 6], 'C': [7, 5, 8]})
print(df)

# 输出：
#    A  B  C
# 0  1  4  7
# 1  3  2  5
# 2  2  6  8

df = df.sort_values(by='B')  # 按B列排序
print(df)

# 输出：
#    A  B  C
# 1  3  2  5
# 0  1  4  7
# 2  2  6  8

如果要按照列中的数字大小进行排序，可以在sort_values方法中设置参数`key`，指定一个函数来提取每个值进行比较。例如，要按照B列中的数字大小进行排序，可以这样：

df = df.sort_values(by='B', key=lambda x: x.astype(float))  # 按B列中的数字大小排序
print(df)

# 输出：
#    A  B  C
# 1  3  2  5
# 0  1  4  7
# 2  2  6  8

这里使用了一个lambda函数，将B列中的值转换为float类型，然后按照这个函数返回的结果进行排序。

相关问题

datetime不是datafrme的列，只有dui_id是

如果你的数据帧`last_result`中只有`dui_id`这一列，并没有直接包含日期时间信息，那么你需要另外存储起始和结束日期时间。在这种情况下，假设你有其他数据源或者外部变量存储了这些日期时间，可以先创建一个字典或另一个DataFrame来关联`dui_id`和它们对应的时间范围。

例如，你可以有一个这样的数据结构：

time_ranges_dict = {
    dui_id_1: (start_datetime_1, end_datetime_1),
    dui_id_2: (start_datetime_2, end_datetime_2),
    # ...
}

然后，你可以像之前那样操作，只是在创建`data_for_pool`时，从这个字典中获取时间和`dui_id`：

if __name__ == '__main__':
    last_result = pd.DataFrame({'dui_id': ...})  # 只包含 dui_id 列的实际数据
    time_ranges_dict = load_time_ranges_from_external_source()  # 加载外部日期时间数据

    data_for_pool = [(dui_id, time_ranges_dict[dui_id]) for dui_id in last_result['dui_id']]
    
    # 其他部分保持不变
    with Pool(processes=...) as pool:
        results = pool.starmap(mian_func, data_for_pool)

在这个例子中，`load_time_ranges_from_external_source()`应该是一个函数，它从外部数据源（如文件、数据库查询等）加载时间和`dui_id`的对应关系。

对于相关问题：

如何让datafrme列A的数据都乘以10

可以使用如下代码实现：

df['A'] = df['A'] * 10

其中，df是你的DataFrame对象，'A'是你想要操作的列名。这行代码会将列A中的每个数据都乘以10。