要用Python整理數據，首先需要導入相應的庫，如pandas和numpy。然后，可以使用pandas庫中的DataFrame來創建一個數據框來存儲和整理數據。
以下是一個示例代碼，演示如何使用Python和pandas來整理數據：
import pandas as pd
import numpy as np
# 創建一個示例數據框
data = {'姓名': ['張三', '李四', '王五', '趙六'],
'年齡': [20, 25, 30, 35],
'性別': ['男', '女', '男', '女'],
'成績': [80, 90, 85, 95]}
df = pd.DataFrame(data)
# 查看數據框的前幾行
print(df.head())
# 查看數據框的統計摘要信息
print(df.describe())
# 按某一列排序數據框
df_sorted = df.sort_values('年齡')
print(df_sorted)
# 篩選出滿足條件的行
df_filtered = df[df['成績'] > 85]
print(df_filtered)
# 添加新的列到數據框
df['年級'] = ['大一', '大二', '大三', '大四']
print(df)
# 刪除某一列或行
df_drop_column = df.drop('年齡', axis=1)
df_drop_row = df.drop(2)
print(df_drop_column)
print(df_drop_row)
上述代碼中，首先創建了一個示例數據框，然后演示了如何查看數據框的前幾行和統計摘要信息，如何按某一列排序數據框，如何篩選出滿足條件的行，如何添加新的列到數據框，以及如何刪除某一列或行。這些都是常用的整理數據的操作。根據具體需求，你可以根據這些示例代碼進行修改和調整。
