Python数据分析排序

背景：今天检查交易数据时候，发现客户给的交易数据集存在重叠，客户一共给了两批数据，第一批给到的截止时间是2020-03-30，第二批数据给的起始时间是2020-03-01。也就是说，2020-03-01到2020-03-30这段时间的交易数据重复了呀～比较崩溃，因为是和客户确认过，他们给的是新增的交易数据，没想到会给重复的交易数据。

反思：

1. 客户说的话，能听，但是一定要自己亲自检查数据，这也是我们乙方的价值所在，引导客户，指导客户，提供价值。

解决措施：

1. 不碰旧数据，旧数据是给到了2020-03-30
2. 在新数据上做处理

• 删除数据周期为2020-03-01 - 2020-03-30的数据
• 提取数据周期在2020-04-01当天，以及之后的数据

综合考虑，选择第二个解决措施，筛选出来2020-04-01之后的数据。

完成上述操作，需要使用到的python代码，做记录如下。

代码① Python 对DataFrame进行排序

dataframe.sort_values(by = 'col_name', axis = 0, ascending = True)

对dataframe进行排序，按照某一列字段进行排序，顺序，也就是说从小到大。

代码② SQL 对DataFrame进行排序

SELECT * FROM t1 ORDER BY col_name ASC | DESC

• ASC 升序
• DESC 降序