用python写一个将excel每列数据降序排序，并对每列的值创建条件筛选，突出显示符合条件的值

好的，下面是代码实现：

import pandas as pd

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

# 对每列数据进行降序排序
df = df.apply(lambda x: x.sort_values(ascending=False).values)

# 循环处理每列数据
for col in df.columns:
    # 创建条件筛选器，这里示范的是筛选大于等于90的数据
    condition = df[col] >= 90
    
    # 将符合条件的数据突出显示
    df.loc[condition, col] = f'<span style="background-color: yellow">{df[col][condition]}</span>'
    
# 保存到新的excel文件中
df.to_excel('sorted_and_filtered.xlsx', index=False)

其中，`example.xlsx`是原始的excel文件，`sorted_and_filtered.xlsx`是处理后的文件，你需要根据实际情况修改文件名。

这里用到了pandas库来读取和处理excel文件，首先对每列数据进行降序排序，然后循环处理每列数据，创建条件筛选器并将符合条件的数据用HTML标签突出显示，最后保存到新的excel文件中。

相关问题

python对excel单元格区域筛选排序

Python可以使用开源库`pandas`对Excel单元格区域进行筛选和排序。

首先，需要使用`pandas`库的`read_excel()`方法读取Excel文件并将其转换为DataFrame数据结构。这样就可以方便地对数据进行筛选和排序。

要筛选特定的单元格区域，可以使用DataFrame的索引功能。例如，使用`df.loc[row_indexer, column_indexer]`可以选择特定的行和列。

要排序数据，可以使用`df.sort_values()`方法。通过指定要排序的列和排序顺序，可以对数据进行升序或降序排序。

下面是一个示例代码，展示如何使用`pandas`进行Excel单元格区域的筛选和排序：

import pandas as pd

# 读取Excel文件并转换为DataFrame
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 筛选特定的单元格区域
filtered_data = df.loc[(df['列名'] > 500) & (df['列名'] < 1000), ['列名1', '列名2']]

# 对筛选后的数据进行排序
sorted_data = filtered_data.sort_values(by='列名1', ascending=False)

# 打印最终结果
print(sorted_data)

在这个示例中，首先使用`read_excel()`方法读取名为`data.xlsx`的Excel文件，并将其转换为DataFrame。然后，使用`loc`方法筛选出满足条件的数据，并选择需要的列。最后，使用`sort_values()`方法对筛选后的数据按照指定的列进行排序，其中`by`参数指定要排序的列，`ascending`参数指定排序顺序。

请根据实际需要修改代码中的文件路径、列名和筛选条件，并根据具体需求添加其他操作，以实现更复杂的筛选和排序功能。

用python在excel表中分别筛选出成绩大于平均成绩的男生、女生并按降序排列

好的，这是一个关于Python编程的问题，我可以给你一些建议。你可以使用pandas库来读取和处理Excel表格，然后使用DataFrame的筛选和排序功能来完成操作。

首先，你需要安装pandas库，可以使用以下命令在命令行终端中安装：

pip install pandas

然后，你需要使用pandas中的read_excel函数来读取Excel表格数据，例如：

import pandas as pd

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

接着，你需要分别筛选出成绩大于平均成绩的男生和女生。假设成绩所在的列名为'score'，性别所在的列名为'gender'，你可以使用以下代码：

# 计算平均成绩
mean_score = df['score'].mean()

# 筛选出成绩大于平均成绩的男生并按降序排列
male_df = df[(df['score'] > mean_score) & (df['gender'] == 'male')]
male_df = male_df.sort_values(by='score', ascending=False)

# 筛选出成绩大于平均成绩的女生并按降序排列
female_df = df[(df['score'] > mean_score) & (df['gender'] == 'female')]
female_df = female_df.sort_values(by='score', ascending=False)

最后，你可以将筛选结果写入Excel表格中，例如：

# 将筛选结果写入Excel表格中
with pd.ExcelWriter('your_output_file.xlsx') as writer:
    male_df.to_excel(writer, sheet_name='male_students')
    female_df.to_excel(writer, sheet_name='female_students')

注意，以上代码仅为示例，具体实现需要根据你的Excel表格结构和数据进行调整。希望这些提示能够帮到你。