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sklearn
的datasets
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:
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pandas
的read_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
数据切片: 假设你想按照特定的课程字段进行排序,例如
math
、english
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
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()}
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。