按升序对panda列进行排序，然后非0重复

。

首先，我们需要明确问题中的"panda"是指的什么。根据问题描述，可以推测"panda"可能是一个数据集中的某一列，可能是一个变量名或者字段名。

假设"panda"是一个数据集中的某一列，我们可以使用以下步骤来完成按升序排序并去除重复的操作：

导入必要的库和模块，例如pandas库。
读取数据集，将数据集存储在一个变量中，例如df。
使用pandas库的sort_values()函数对"panda"列进行升序排序，可以指定ascending参数为True。
使用pandas库的drop_duplicates()函数去除排序后的"panda"列中的重复值，可以指定subset参数为"panda"列的名称。
输出排序并去重后的结果。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据集，假设数据集存储在名为df的变量中
df = pd.read_csv("data.csv")

# 对"panda"列进行升序排序
df_sorted = df.sort_values("panda", ascending=True)

# 去除排序后的"panda"列中的重复值
df_unique = df_sorted.drop_duplicates(subset="panda")

# 输出排序并去重后的结果
print(df_unique)

在这个示例代码中，我们使用了pandas库来处理数据集。首先，我们读取了一个名为"data.csv"的数据集，并将其存储在名为df的变量中。然后，我们使用sort_values()函数对"panda"列进行升序排序，并将排序后的结果存储在名为df_sorted的变量中。接下来，我们使用drop_duplicates()函数去除排序后的"panda"列中的重复值，并将去重后的结果存储在名为df_unique的变量中。最后，我们输出了排序并去重后的结果。

请注意，由于问题中没有提供具体的数据集和"panda"列的内容，以上代码仅为示例，实际应用时需要根据具体情况进行调整。

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