在 Pandas 中，sep参数用于指定数据中字段之间的分隔符。常见的参数包括：
逗号：,，常用于CSV文件。
制表符：\t，常用于TSV文件。
空格：’ '，用于空格分隔的数据。
分号：;，有些文件使用分号来分隔字段。
正则表达式：使用正则表达式作为分隔符。
这些是一些常见的sep参数值，具体取决于数据文件中字段之间的实际分隔符。

pandas数据处理的过程
1.data=pd.read_csv('快餐数据.tsv',sep='\t')#读入数据，读入tsv文件一般加\t
2.data.info()#显示日志信息，查看有哪些存在空数据
了解数据大致情况
3.data.columns#打印全部的列名称
了解每一列的名称，确定要处理的数据
4.data[['item_name','quantity']].groupby(['item_name']).sum()#先将所有的项目综合表示出来
根据题目将需要处理的数据分别找出来
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# 通常，pandas中的groupby（）方法在调用完毕之后，会将by之后的列修改为index
# 该参数是控制groupby方法是否需要将列作为新的index。默认是True，
# 为了达到上述目的，我们只需要将其设置为False即可
c=data[['item_name','quantity']].groupby(['item_name'],as_index=False).sum()

c.sort_values(['quantity'],inplace=True,ascending=False)#对quantity进行排序，inplace代表修改时是否创建新的对象，True代表直接对原数据进行修改，ascend表示如何排序true为降序
c.head()#head默认为获取前5个数据