我想对列中的数据重新排序，然后在pandas DataFrame中将其拆分到新列中

在pandas DataFrame中，可以使用sort_values()函数对列中的数据进行重新排序。sort_values()函数可以按照指定列的值进行排序，并返回一个新的DataFrame。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Amy'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'Score': [90, 85, 95, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Age列的值进行排序
df_sorted = df.sort_values('Age')

# 将排序后的数据拆分到新列中
df_sorted['New Column'] = df_sorted['Name'] + ' - ' + df_sorted['Score'].astype(str)

# 打印结果
print(df_sorted)

输出结果如下：

  Name  Age  Score   New Column
0  Tom   20     90   Tom - 90
1  Nick  25     85  Nick - 85
2  John  30     95  John - 95
3  Amy   35     80   Amy - 80

在这个示例中，我们首先使用sort_values()函数按照Age列的值对DataFrame进行排序。然后，我们使用拆分字符串的方式将Name列和Score列的值拆分到一个新的列中，并将其赋值给New Column列。最后，我们打印出排序和拆分后的DataFrame。

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