python openpyxl 排序

时间: 2023-10-20 20:32:11 浏览: 178

关于Python列表排序

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关于Python列表排序 sort排序方法这个方法可以对列表元素进行排列（默认正向排序），排序后生成的新列表会对原列表进行覆盖（但其id不变），所以sort排序方法会直接修改原列表的排序。 a =[1,3,787,33,86,99] a.sort() print(a) #[1, 3, 33, 86, 99, 787] sorted()方法如果你想保留原列表，又想得到排序之后的列表，那么sorted()方法可以满足你： a =[1,3,787,33,86,99] a= sorted(a) print(a) #[1, 3, 33, 86, 99, 787] 或者你也可在Python编程语言中，列表是常用的数据结构，用于存储有序的元素集合。列表排序是日常编程工作中常见的操作，Python提供了两种主要的内置方法来实现这一功能：`sort()`和`sorted()`。我们来看`sort()`方法。`sort()`可以直接在原列表上进行排序，不会创建新的列表对象。这意味着它会改变列表的元素顺序，但不会改变列表的标识（即`id`）。例如： ```python a = [1, 3, 787, 33, 86, 99] a.sort() print(a) # 输出：[1, 3, 33, 86, 99, 787] ``` 如果你不希望修改原列表，而是希望得到一个新的排序后的列表，此时可以使用`sorted()`函数。`sorted()`返回一个新的排序列表，而不会影响原始列表： ```python a = [1, 3, 787, 33, 86, 99] sorted_a = sorted(a) print(sorted_a) # 输出：[1, 3, 33, 86, 99, 787] ``` 除了这两个内置方法，还可以自定义排序算法。比如，使用`max()`和`min()`函数来实现选择排序，虽然这种方法效率较低，但在理解排序原理时非常有用。以下是一个基于最小值选择的升序排序示例： ```python def sort_min(num_list): result_list = [] while num_list: min_num = min(num_list) min_num_index = num_list.index(min_num) result_list.append(num_list.pop(min_num_index)) return result_list a = [1, 3, 787, 33, 86, 99] print(sort_min(a)) # 输出：[1, 3, 33, 86, 99, 787] ``` 同样，你可以通过稍加修改，使用`max()`函数实现降序排列。在上述代码中，只需将`min_num`替换为`max_num`，并相应地调整逻辑，即可实现相同列表的降序排列。排序时，`sort()`和`sorted()`都支持`key`参数，允许你指定自定义的排序规则。例如，如果列表包含字符串，你可以根据字符串长度进行排序： ```python fruits = ['apple', 'banana', 'cherry', 'date'] fruits.sort(key=len) # 或 sorted(fruits, key=len) ``` 此外，它们还支持`reverse`参数，设置为`True`时可进行降序排序： ```python numbers = [5, 2, 9, 1, 5, 6] numbers.sort(reverse=True) # 或 sorted(numbers, reverse=True) ``` 总结来说，Python的列表排序功能强大且灵活，无论是简单的升序或降序排序，还是复杂的自定义排序规则，都能轻松应对。`sort()`和`sorted()`是列表排序的主要工具，而自定义排序算法则可以帮助我们更好地理解和控制排序过程。在实际编程中，应根据具体需求选择合适的方法。

在Python中，使用openpyxl进行排序的方法有两种。第一种方法是通过添加过滤和排序选项来实现排序，但是这只是在Excel中添加了排序选项，并不会对数据进行实际的排序操作。第二种方法是使用pandas库进行排序操作。下面是使用openpyxl进行排序的示例代码： ```python from openpyxl import Workbook wb = Workbook() ws = wb.active # 准备数据 rows = [ ['月份', '桃子', '西瓜', '龙眼'], [1, 38, 28, 29], [2, 52, 21, 35], [3, 39, 20, 69], [4, 51, 29, 41], [5, 39, 39, 31], [6, 30, 41, 39], ] for row in rows: ws.append(row) ws.auto_filter.ref = "A1:D7" # 选择数据范围 ws.auto_filter.add_filter_column(1, ["39", "29", "30"]) # 选择第2列为过滤数据，并勾选需要过滤的数据项 ws.auto_filter.add_sort_condition("C2:C7", True) # 设置排序范围，第二个参数是是否倒序，默认为否 wb.save("./openpyxl/test.xlsx") ``` 上述代码将数据写入Excel文件，并对"桃子"列进行排序，同时根据"西瓜"列的值进行倒序排列。最后保存文件。这样，你就可以通过openpyxl实现基本的排序功能。如果你需要更灵活的排序功能，可以使用pandas库进行排序。可以先使用openpyxl将数据写入Excel文件，然后使用pandas读取该文件并进行排序操作。下面是使用pandas进行排序的示例代码： ```python import pandas as pd # 读取上一步保存的Excel文件 df = pd.read_excel("./openpyxl/test.xlsx", sheet_name="Sheet") df_value = df.sort_values(by=["桃子", "西瓜"], ascending=False) # 如果"桃子"数据相同再按照"西瓜"进行排列 # 保存文件 writer = pd.ExcelWriter('./openpyxl/sort_file.xlsx') df_value.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) writer.save() ``` 上述代码使用pandas的`sort_values`函数对DataFrame进行排序，并按照"桃子"列和"西瓜"列进行降序排列。最后将排序后的数据保存到Excel文件中。这样，你就可以使用pandas实现更复杂的排序功能。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [最详细的Excel模块Openpyxl教程（四）-过滤和排序操作](https://blog.csdn.net/th1522856954/article/details/117340360)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [【openpyxl】过滤和排序](https://blog.csdn.net/qq_39147299/article/details/123991680)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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