python 根据姓名-分数字典，姓名-时间字典，两个字典进行排序，先依据分数，后依据时间，导出生成excel

可以使用pandas库来实现这个功能。下面是一个实现的示例代码：

import pandas as pd

# 姓名-分数字典
score_dict = {'张三': 80, '李四': 90, '王五': 85}

# 姓名-时间字典
time_dict = {'张三': '2021-01-01', '李四': '2021-01-03', '王五': '2021-01-02'}

# 将字典转换为DataFrame
df = pd.DataFrame({'姓名': list(score_dict.keys()), '分数': list(score_dict.values()), '时间': list(time_dict.values())})

# 按照分数和时间排序
df = df.sort_values(['分数', '时间'], ascending=[False, True])

# 导出到Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

这里使用了pandas的sort_values方法来排序，其中ascending参数可以指定升序或降序排列。最后使用to_excel方法将DataFrame导出为Excel文件。

相关问题

python 根据姓名-分数字典，姓名-时间字典，两个字典进行排序，先依据分数从大到小，后依据时间从早到晚，导出生成excel

可以使用pandas库来实现这个功能。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 姓名-分数字典
score_dict = {'Tom': 80, 'Alice': 90, 'Bob': 85}

# 姓名-时间字典
time_dict = {'Tom': '2021-10-01', 'Alice': '2021-09-30', 'Bob': '2021-10-02'}

# 将字典转化为DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': list(score_dict.keys()), 'score': list(score_dict.values()), 'time': list(time_dict.values())})

# 按照分数从大到小，时间从早到晚排序
df = df.sort_values(['score', 'time'], ascending=[False, True])

# 导出为Excel文件
df.to_excel('result.xlsx', index=False)

在这个示例中，先将两个字典转换为DataFrame，然后使用sort_values()方法对DataFrame进行排序，最后使用to_excel()方法导出为Excel文件。

python的字典导出excel

以下是使用Python将字典导出为Excel文件的示例代码：

import openpyxl

# 创建一个新的工作簿
workbook = openpyxl.Workbook()

# 选择默认的工作表
worksheet = workbook.active

# 添加表头
worksheet.cell(row=1, column=1, value='姓名')
worksheet.cell(row=1, column=2, value='年龄')
worksheet.cell(row=1, column=3, value='性别')

# 添加数据
data = {'张三': {'age': 18, 'gender': '男'},
        '李四': {'age': 20, 'gender': '女'},
        '王五': {'age': 22, 'gender': '男'}}
row = 2
for name, info in data.items():
    worksheet.cell(row=row, column=1, value=name)
    worksheet.cell(row=row, column=2, value=info['age'])
    worksheet.cell(row=row, column=3, value=info['gender'])
    row += 1

# 保存工作簿
workbook.save('data.xlsx')

这段代码使用了openpyxl库来创建一个新的工作簿，并向其中添加表头和数据。最后将工作簿保存为一个Excel文件。