Pandas分别对每一列进行排序，并逐个添加新的引用列

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据处理工具。针对给定的问答内容，我们可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入Pandas库：首先需要导入Pandas库，可以使用以下代码实现：import pandas as pd
2. 创建数据框：接下来，我们需要创建一个数据框（DataFrame），其中包含需要排序的数据。可以使用以下代码创建一个示例数据框：data = {'列1': [3, 2, 1], '列2': [6, 5, 4], '列3': [9, 8, 7]} df = pd.DataFrame(data)
3. 对每一列进行排序：使用Pandas的sort_values()函数可以对数据框的每一列进行排序。以下代码对数据框的每一列进行升序排序：sorted_df = df.apply(lambda x: x.sort_values().values)
4. 逐个添加新的引用列：可以使用Pandas的assign()函数逐个添加新的引用列。以下代码示例在排序后的数据框中添加一个名为"引用列"的新列：sorted_df_with_ref = sorted_df.assign(引用列=sorted_df['列1'] + sorted_df['列2'])

完成以上步骤后，sorted_df_with_ref将是一个按照每一列排序并添加了新引用列的数据框。

Pandas的优势在于其强大的数据处理和分析能力，适用于各种数据处理任务，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。它还提供了丰富的数据结构，如Series和DataFrame，以及各种数据操作函数和方法。

对于Pandas的更多详细信息和示例，可以参考腾讯云的相关产品介绍页面：Pandas产品介绍。