python利用归并排序算法对《班级成绩表》的各门功课进行排序 要求:1. 完成数据的读取 2.完成数据各门课程的切片 3.完成各门课程的排序,并存入一个xls文档

时间: 2024-09-19 14:11:05 浏览: 43

在Python中,我们可以使用pandas库来处理Excel数据,numpy库进行数值操作,以及sklearndatasets模块来获取示例数据(在这里假设没有《班级成绩表》文件)。归并排序算法用于数据的稳定排序,下面是一个基本步骤的概述:

  1. 数据读取: 首先,你需要安装openpyxl库来读取Excel文件。如果文件较小,可以直接使用pandasread_excel方法:

    import pandas as pd
    from openpyxl import load_workbook
    
    wb = load_workbook('class_scores.xlsx')  # 替换为你实际的文件名
    sheet = wb.active
    data = pd.DataFrame(sheet.values, columns=sheet row 1)  # 假设第一行是列名
    
  2. 数据切片: 假设你想按照特定的课程字段进行排序,例如mathenglish等。可以创建字典映射,然后切片:

    subjects = {'数学': 'math', '英语': 'english'}  # 更改为你实际的科目
    for subject, col_name in subjects.items():
        scores_by_subject = data[col_name].tolist()  # 获取该课程的成绩列表
    
  3. 归并排序: 对于每个课程的成绩列表,你可以使用numpy.argsort或者递归的归并排序方法:

    def merge_sort(scores):
        if len(scores) <= 1:
            return scores
        mid = len(scores) // 2
        left = merge_sort(scores[:mid])
        right = merge_sort(scores[mid:])
        return merge(left, right)
    
    def merge(left, right):
        merged = []
        i, j = 0, 0
        while i < len(left) and j < len(right):
            if left[i] <= right[j]:
                merged.append(left[i])
                i += 1
            else:
                merged.append(right[j])
                j += 1
        merged.extend(left[i:])
        merged.extend(right[j:])
        return merged
    
    sorted_scores = {subject: merge_sort(scores) for subject, scores in scores_by_subject.items()}
    
  4. 写入Excel: 排序后的数据可以转换回DataFrame,然后使用to_excel方法保存到新的文件:

    for subject, scores in sorted_scores.items():
        temp_df = pd.DataFrame({'分数': scores}, index=data.index)
        temp_df.to_excel(f'{subject}_sorted.xlsx', index=False)  # 生成单独的排序后的Excel文件
    

请注意,上述代码基于openpyxl库,如果你的数据量较大,可能会更高效地使用xlsxwriter。同时,实际文件操作时,请检查路径是否正确,并处理可能出现的异常。

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