如何在单独的数据帧中对pandas列与另一列进行剪切和排序？

在pandas中，可以使用DataFrame的sort_values()方法对列进行排序，并使用DataFrame的loc属性对列进行剪切。

首先，使用sort_values()方法对数据帧中的列进行排序。该方法接受一个参数by，用于指定按照哪一列进行排序。例如，如果要按照列A进行排序，可以使用以下代码：

df.sort_values(by='A', inplace=True)

上述代码将按照列A的值对数据帧进行排序，并将排序结果保存在原始数据帧中。

接下来，使用loc属性对列进行剪切。loc属性接受两个参数，第一个参数是行索引，第二个参数是列索引。如果要剪切列A和列B，可以使用以下代码：

df.loc[:, ['A', 'B']]

上述代码将返回一个新的数据帧，其中只包含列A和列B的数据。

综合起来，以下是如何在单独的数据帧中对pandas列与另一列进行剪切和排序的完整代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'A': [1, 4, 2, 3, 5],
        'B': [5, 2, 3, 1, 4],
        'C': [3, 1, 5, 4, 2]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照列A进行排序
df.sort_values(by='A', inplace=True)

# 剪切列A和列B
result = df.loc[:, ['A', 'B']]

print(result)

以上代码将输出按照列A排序后的数据帧，并剪切了列A和列B，输出结果如下：

   A  B
0  1  5
2  2  3
3  3  1
1  4  2
4  5  4

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