iov_data_analysis_agent/sort_csv.py

import pandas as pd
import os

def sort_csv_by_time(file_path="remotecontrol_merged.csv", time_col="SendTime"):
    """
    读取 CSV 文件，按时间列排序，并保存。
    """
    if not os.path.exists(file_path):
        print(f"[ERROR] 文件不存在: {file_path}")
        return

    print(f"[READ] 正在读取 {file_path} ...")
    try:
        # 读取 CSV
        df = pd.read_csv(file_path, low_memory=False)
        print(f"   [CHART] 数据行数: {len(df)}")
        
        if time_col not in df.columns:
            print(f"[ERROR] 未找到时间列: {time_col}")
            print(f"   可用列: {list(df.columns)}")
            return

        print(f"[LOOP] 正在解析时间列 '{time_col}' ...")
        # 转换为 datetime 对象，无法解析的设为 NaT
        df[time_col] = pd.to_datetime(df[time_col], errors='coerce')
        
        # 检查无效时间
        nat_count = df[time_col].isna().sum()
        if nat_count > 0:
            print(f"[WARN] 发现 {nat_count} 行无效时间数据，排序时将排在最后")

        print("[LOOP] 正在按时间排序...")
        df_sorted = df.sort_values(by=time_col)
        
        print(f"[CACHE] 正在保存及覆盖文件: {file_path} ...")
        df_sorted.to_csv(file_path, index=False, encoding="utf-8-sig")
        
        print("[OK] 排序并保存完成！")
        
    except Exception as e:
        print(f"[ERROR]处理失败: {e}")

if __name__ == "__main__":
    sort_csv_by_time()