df_sorted = df.sort_values(by=‘序列’)

这是一个 pandas 的数据操作语句，它的作用是按照指定的列或行进行排序，其中 `by` 参数指定排序的依据，这里是按照列名为“序列”的列进行排序。排序后的结果将会赋值给 `df_sorted`，原来的数据框 `df` 不会受到影响。需要注意的是，这里使用的是升序排列方式，如果要按照降序排列，可以在语句末尾加上 `ascending=False` 参数。

相关问题

df_sorted = df.sort_values(by=‘序列’)不生效可能的原因

`df_sorted = df.sort_values(by=‘序列’)` 不生效可能有以下几个原因：

1. `by` 参数指定的列名不存在或者拼写错误；
2. `df` 数据框为空，即没有任何数据；
3. `df` 数据框中指定的列名中存在空值或者非数值类型的值，这可能会导致排序失败；
4. `df_sorted` 变量名已经被占用，导致无法正常赋值。

如果以上几个原因都不是问题所在，可以尝试打印出 `df_sorted`，看看是否排序成功。如果还有问题，可以提供更多的代码和信息以便排查。

``` sorted_df = data_fianl.sort_values('Date/Time') ```排序时重置索引

`sorted_df = data_fianl.sort_values('Date/Time')` 这行代码是 Pandas 库中的操作，用来对名为 `data_fianl` 的 DataFrame 根据 'Date/Time' 列的值进行排序。`sort_values()` 函数会对 DataFrame 按照指定的列进行升序排列，默认情况下是从小到大，如果你需要降序排列，则可以添加参数 `ascending=False`。

当执行排序后，原始 DataFrame 的索引通常会被改变，因为排序后的顺序并不一定与原索引对应。但是，如果你想在排序后保留原来的索引，可以设置 `inplace=False` 并创建一个新的 DataFrame，然后使用 `reset_index(drop=True)` 来重新设定索引。这里 `drop=True` 参数表示新 DataFrame 将不会包含原始的索引列作为独立的一列。

完整的代码示例：

sorted_df = data_fianl.sort_values('Date/Time', inplace=False)
sorted_df = sorted_df.reset_index(drop=True)

现在 `sorted_df` 中的数据将按日期时间顺序排列，而且它的索引是从0开始的新序列，而不是原来的索引。