写一个python脚本提取CSV文件的一列值并统计排序

### 回答1：

可以使用Python的Pandas库来轻松完成，如下所示：import pandas as pd# 读取csv文件
csv_data = pd.read_csv('csv文件路径') # 获取csv文件中某列的值
values = csv_data['列名']# 统计排序
values.sort_values().value_counts()

### 回答2：
可以使用Python中的pandas库来提取CSV文件的一列值并进行统计排序。

首先，需要安装pandas库，可以使用以下命令在命令行中进行安装：

pip install pandas

然后，可以使用以下代码编写一个Python脚本：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 提取一列的值
column_values = df['column_name']

# 统计排序
sorted_values = column_values.value_counts().sort_values()

print(sorted_values)

在上面的代码中，首先使用`pd.read_csv()`函数读取名为`data.csv`的CSV文件，并将结果保存在一个名为`df`的pandas数据框中。然后，使用`df['column_name']`从数据框中提取名为`column_name`的列。接下来，使用`value_counts()`函数对列中的值进行统计，并使用`sort_values()`函数按照值的大小进行排序。最后，将排序后的结果打印出来。

请将脚本中的`column_name`替换为你需要提取和统计排序的列的名称，并将`data.csv`替换为你想要处理的CSV文件的路径。运行脚本后，将输出排序后的统计结果。

### 回答3：
可以使用Python的pandas库来提取CSV文件的一列值并统计排序。首先，需要安装pandas库，可以使用以下命令来安装：

pip install pandas

接下来，可以使用以下Python代码来实现提取CSV文件的一列值并统计排序：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('input.csv')

# 提取某一列的值
column_values = data['column_name']

# 统计排序
sorted_values = column_values.value_counts().sort_values(ascending=False)

# 输出结果
print(sorted_values)

其中，'input.csv'需要替换为你的CSV文件的路径和文件名。

以上代码中，首先使用`pd.read_csv()`函数读取CSV文件，并将其保存在DataFrame数据结构中。然后，通过指定列名`column_name`，可以提取该列的所有值，保存在`column_values`变量中。

接着，使用`value_counts()`函数对该列的值进行统计，并使用`sort_values()`函数对统计结果进行排序，默认按照统计值的降序排序。最终，将排序结果保存在`sorted_values`变量中。

最后，可以通过`print()`函数打印排序结果。