pandas操作Excel从大到小排序

可以使用sort_values()方法来对Excel表格中的数据进行排序。默认情况下，sort_values()方法按升序排序，如果要按降序排序可以设置参数“ascending=False”。

例如，假设我们有以下Excel表格：

| 姓名 | 年龄 | 成绩 |
| --- | --- | --- |
| 张三 | 20 | 90 |
| 李四 | 22 | 80 |
| 王五 | 21 | 95 |
| 赵六 | 19 | 85 |

我们可以使用以下代码将“成绩”列按降序排序：

import pandas as pd

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

# 按成绩降序排序
df = df.sort_values(by='成绩', ascending=False)

# 输出结果
print(df)

输出结果：

| 姓名 | 年龄 | 成绩 |
| --- | --- | --- |
| 王五 | 21 | 95 |
| 张三 | 20 | 90 |
| 赵六 | 19 | 85 |
| 李四 | 22 | 80 |

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Pandas读取excel表格，a列从大到小排序

要实现Pandas读取Excel表格并按照A列（假设`A列`对应的是列名列表中的第一个元素）的大到小排序，你可以先使用`read_excel`函数读取数据，然后使用`loc`或`iloc`对数据进行筛选和排序。这里有两个可能的方法：

**方法一：使用列名**
如果你想要保持列名的原始顺序，可以先读取指定列，然后使用`sort_values`函数按A列排序。

# 假设col_DATA_LIST的第一个元素是'A列'
data = pd.read_excel(bom_path, header=1, usecols=col_DATA_LIST)
sorted_data = data.sort_values(by='A列', ascending=False)

**方法二：使用`iloc`直接定位和排序**
如果你想直接通过列索引来操作，可以先重新定义列名顺序的数据框，然后再读取。

# 按照新的列名顺序重新创建列名列表
new_col_order = ['A列', '其他列名', ...]

# 读取并按新顺序选择列
data = pd.read_excel(bom_path, header=1, usecols=new_col_order)
sorted_data = data.iloc[:, [new_col_order.index('A列')]]  # 从新列表中找到A列的位置
sorted_data = sorted_data.sort_index(axis=1, ascending=False)  # 按列排序

请注意，这里的"其他列名"应该替换为实际的列名列表。如果`A列`不在`col_DATA_LIST`的开头，`new_col_order.index('A列')`会返回`A列`的实际位置。

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在Pandas中，你可以使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件，然后结合`sort_values()`函数对交易金额进行降序排序。以下是如何操作的一个示例：

# 1. 读取Excel表格
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', dtype={'交易金额': float}) # 假设交易金额列名为'交易金额'

# 2. 数据清洗（如果需要）
# df = df.dropna(subset=['交易金额'])  # 删除缺失的交易金额行
# df = df[df['交易金额'] > 0]  # 可选：仅保留非负金额

# 3. 按交易金额降序排列
sorted_df = df.sort_values(by='交易金额', ascending=False)

# 注意：ascending=False表示降序排列，如果你想升序排列，可以改为ascending=True

# 4. 总体统计信息
attendence_sum = sorted_df['交易金额'].sum()
onsite_sum = len(sorted_df)  # 如果你想计算到场人数，这将是总行数

sorted_df.head()  # 显示排序后的前几行