import pandas as pd# 读取 CSV 文件并手动指定列名df = pd.read_csv('example.csv', header=None, names=['Column1', 'Column2', 'Column3_new'])# 按第2列的时间先后顺序排序df = df.sort_values(by=[1], ascending=True)# 将排序后的结果写入原来的 CSV 文件中df.to_csv('example.csv', index=False, header=None)如果要将这段代码运用于处理整个文件夹的csv文件，怎么修改

你可以使用`os`模块遍历整个文件夹中的csv文件，然后对每个csv文件进行排序并写入。修改后的代码如下：

import os
import pandas as pd

# 要处理的文件夹路径
folder_path = 'example_folder'

# 遍历文件夹中的所有csv文件
for file_name in os.listdir(folder_path):
    if file_name.endswith('.csv'):
        # 构造csv文件的完整路径
        file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
        
        # 读取 CSV 文件并手动指定列名
        df = pd.read_csv(file_path, header=None, names=['Column1', 'Column2', 'Column3_new'])
        
        # 按第2列的时间先后顺序排序
        df = df.sort_values(by=[1], ascending=True)
        
        # 将排序后的结果写入原来的 CSV 文件中
        df.to_csv(file_path, index=False, header=None)

这样，该程序就可以遍历整个文件夹中的csv文件，对每个文件进行排序并写入了。需要注意的是，如果文件夹中有其他类型的文件，需要使用`if file_name.endswith('.csv'):`判断文件是否是csv文件，只对csv文件进行处理。