pandas对excel排序能否使用lamda函数

`pandas`库对于Excel排序的函数 `sort_values()` 可以使用 `lambda` 函数来指定自定义的排序规则。

下面是一个使用 `lambda` 函数对 `pandas` 进行Excel排序的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 按照某一列排序，使用 lambda 函数指定自定义的排序规则
df = df.sort_values(by='column_name', key=lambda x: x.str.lower(), ascending=False)

# 将排序后的结果写入新的Excel文件
df.to_excel('sorted_example.xlsx', index=False)

在这个示例中，`key=lambda x: x.str.lower()` 表示将按照 `column_name` 列的字符串值的小写字母形式进行排序。这里使用了 `str.lower()` 方法将字符串转换为小写字母形式，在 `lambda` 函数中作为排序的关键字传递给 `sort_values()` 函数。

值得注意的是， `key` 参数必须是一个函数，它的输入是 `Series` 或 `DataFrame` 的一列数据，输出是一个可排序的值。这个函数可以是任何自定义函数，也可以是 `lambda` 函数。

相关问题

pandas对excel排序

要使用Pandas对Excel进行排序，可以使用Pandas的sort_values()方法。

首先，需要使用Pandas的read_excel()方法将Excel文件读入DataFrame中。然后，使用sort_values()方法对DataFrame进行排序，最后使用to_excel()方法将排序后的DataFrame写回Excel文件中。

以下是一个示例代码，假设要将Excel文件中的Sheet1按照“列1”进行升序排序，然后将排序后的结果写回Excel文件中。

import pandas as pd

# 读入Excel文件
df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 按照“列1”进行升序排序
df_sorted = df.sort_values(by='列1', ascending=True)

# 将排序后的结果写回Excel文件中
df_sorted.to_excel('file_sorted.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)

其中，by参数指定按照哪一列进行排序，ascending参数指定排序方式，True表示升序，False表示降序。在to_excel()方法中，index参数指定是否将DataFrame的行索引写入Excel文件中，False表示不写入。

pandas对Excel进行排序

可以使用pandas库中的sort_values()方法对Excel表格进行排序。具体步骤如下：

1. 使用pandas的read_excel()方法读取Excel表格数据，并将其存储在一个DataFrame对象中。

2. 使用sort_values()方法对DataFrame对象进行排序，可以指定排序的列及排序方式（升序或降序）。

3. 使用pandas的to_excel()方法将排序后的数据写入Excel表格中。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 对DataFrame对象按照'列名'进行升序排序
df_sorted = df.sort_values(by='列名', ascending=True)

# 将排序后的数据写入Excel表格
df_sorted.to_excel('sorted_data.xlsx', index=False)

其中，by参数指定按照哪一列进行排序，ascending参数指定排序方式，True为升序，False为降序。to_excel()方法中的index参数指定是否将DataFrame的索引写入Excel表格中。