Python使用Pandas实现数据排序和分组
准备工作：
1. 安装Python和Pandas：确保已经安装了Python，并在终端中运行以下命令安装Pandas库：`pip install pandas`
依赖的类库：
1. Pandas：用于数据处理和分析的Python库
数据集介绍：
本样例将使用一个示例数据集，该数据集包含了一些电影的信息，如电影名称、电影类型、上映年份等。你可以通过以下网址下载数据集：https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/master/doc/data/titanic.csv
样例数据说明：
电影数据集包含以下列：
- Title：电影名称
- Genre：电影类型
- Year：上映年份
实现样例代码：
python
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('电影数据集.csv')
# 查看前几行数据
print(data.head())
# 根据Year列进行升序排序
sorted_data = data.sort_values('Year', ascending=True)
# 查看排序后的数据
print(sorted_data.head())
# 根据Genre列进行分组，并计算每个分组中的数据数量
grouped_data = data.groupby('Genre').size()
# 查看分组后的数据
print(grouped_data)
以上代码首先导入了Pandas库，然后使用`read_csv`函数读取了名为"电影数据集.csv"的数据文件。接下来，使用`head`函数查看了前几行数据。然后，使用`sort_values`函数按照"Year"列对数据进行升序排序，并使用`head`函数查看排序后的数据。最后，使用`groupby`函数对数据按照"Genre"列进行分组，并使用`size`函数计算每个分组中的数据数量，然后使用print函数输出分组后的数据。
