读取CSV文件但我不会排序

使用Python读取CSV格式文件，将数据读取后按照“销售量”排序，写入新的CSV格式文件，CSV格式文件内容如下（自行将数据填充到至少20条）

我不知道这个排序是怎么实现的我把数据导入了之后也看不懂那个排序的代码怎么写.
非计算机专业望理解求指教!
必须要用到实现提示下方实例的代码
不然一看我就是抄的


实验提示：

CSV文件读入示例：
df=pd.read_csv('CSVDemo.csv',encoding="gb2312",names=['ID','CB','SJ'])

CSV文件写出示例：
data={'商品':['纸品','钢笔','风扇'],'成本':[11,22,33],'售价':[14,28,46]}
df=pd.DataFrame(data)
df.to_csv('CSVDemo.csv',encoding="gb2312")

padas模块dataframe数据集合排序功能示例：
df=pd.DataFrame([[2,4,1,5],[3,1,4,5],[5,1,4,2]],columns=['b','a','d','c'],index=['one','two','three'])
df.sort_values(by='a')

padas模块dataframe数据集合转换列数据类型示例：
df["a"]=df["a"].astype('float')

padas模块dataframe数据集合按列数据排序示例：
df=df.sort_values(by='a')

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7622723
我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：python中爬取的数据CSV读写教程：数据写入CSV文件中
您还可以看一下程序员学院老师的Python数据分析与挖掘从零开始到实战课程中的 Python基础之csv文件读取小节, 巩固相关知识点
以下回答来自chatgpt:
解决方案：
对于这个问题，我们可以使用Python内置的csv库来实现csv文件的读取和写入，使用pandas库来实现对数据的排序，最后再将排序后的数据写入新的csv文件中。
步骤如下： 1. 导入csv库和pandas库
```
import csv
import pandas as pd
```
1. 使用csv库读取csv文件，并将数据存储在一个列表中
```
data = []
with open('file_name.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        data.append(row)
```
1. 将数据存储在DataFrame中，并按照“销售量”列进行排序
```
df = pd.DataFrame(data, columns=['Column1', 'Column2', 'Sales'])
df_sorted = df.sort_values(by=['Sales'])
```
1. 将排序后的数据写入新的csv文件中
```
df_sorted.to_csv('new_file_name.csv', index=False)
```
这样就可以实现对csv文件的排序并将排序后的数据写入新的csv文件中了。其中，需要注意的是文件路径和读取的数据结构要与实际情况相符合。
如果需要对csv文件中的数据进行类型转换，可以使用pandas库中的astype()方法，在读取csv文件后对各列数据类型进行转换。例如：
```
df = pd.read_csv('file_name.csv')
df['Sales'] = df['Sales'].astype('int')
```
如果数据中存在空值NaN或者其他异常值，需要进行数据清洗后才能进行排序。可以使用pandas库中的dropna()方法删除NaN值，使用fillna()方法填充缺失值。
如果数据中存在重复值，可以使用pandas库中的drop_duplicates()方法去除重复值。
如果数据中存在需要去除或者替换的特殊字符，可以使用pandas库中的str.replace()方法进行处理。例如：
```
df['Column1'] = df['Column1'].str.replace('$', '')
```
以上就是使用Python对CSV文件进行排序的具体步骤及其代码示例。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^