Pandas对列值进行排序，而不对日期时间进行相应的排序

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了丰富的数据结构和数据分析函数，可以方便地进行数据操作和分析。

对于Pandas中的DataFrame数据结构，可以使用sort_values()函数对列值进行排序，而不对日期时间进行相应的排序。sort_values()函数可以按照指定的列或多个列的值进行排序，默认是升序排序。

下面是一个示例代码，展示如何使用Pandas对列值进行排序：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对Salary列进行排序
sorted_df = df.sort_values('Salary')

print(sorted_df)

输出结果为：

      Name  Age  Salary
0    Alice   25    5000
1      Bob   30    6000
2  Charlie   35    7000
3    David   40    8000

在上述示例中，我们创建了一个包含姓名、年龄和薪水的DataFrame，并使用sort_values()函数按照薪水列进行排序，最终得到了按照薪水升序排列的DataFrame。

Pandas的sort_values()函数还支持对多个列进行排序，可以通过传递多个列名的列表来实现。此外，还可以通过ascending参数指定排序顺序（默认为True，即升序排序）。

对于日期时间的排序，可以使用Pandas的to_datetime()函数将日期时间列转换为Pandas的日期时间类型，然后再进行排序。

关于Pandas的更多信息和详细的API文档，可以参考腾讯云的Pandas产品介绍页面：Pandas产品介绍