在原表进行操作python读取excel表，并将excel表进行排序

好的，这是一个关于Python操作Excel表格的技术问题，我会尽力为您解答。您可以使用pandas库中的read_excel函数读取Excel文件，并使用sort_values函数对表格进行排序。具体代码实现可以参考以下示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel表格并保存为DataFrame对象
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 对DataFrame对象进行排序（以第一列为例）
df_sorted = df.sort_values(by=[df.columns[0]])

# 输出排序结果
print(df_sorted)

当然，您需要根据实际情况修改代码中的文件名、列名和排序方式等参数。希望能对您有所帮助。

相关问题

用python删除excel表中某一列数据

可以使用Python中的pandas库来删除excel表中的某一列数据。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 读取excel文件

df = pd.read_excel('filename.xlsx')

3. 删除指定列

df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)

其中，column_name是要删除的列的名称，axis=1表示按列进行操作，inplace=True表示直接在原数据上进行修改。

4. 保存修改后的数据

df.to_excel('new_filename.xlsx', index=False)

其中，index=False表示不保存行索引。

完整代码示例：

import pandas as pd

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

# 删除指定列
df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)

# 保存修改后的数据
df.to_excel('new_filename.xlsx', index=False)

python对excel根据某一列求其他列的平均值并在原表修改

可以使用 pandas 库和 groupby 方法来实现。以下是一份示例代码：

import pandas as pd

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

# 按某一列分组并求平均值
avg = df.groupby('某一列')['其他列'].mean()

# 将平均值填回原表
df['其他列'] = df['某一列'].map(avg)

# 保存修改后的 Excel 文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

需要注意的是，`'某一列'` 和`'其他列'` 需要替换成实际的列名，并且对于一些较大的 Excel 文件，可能需要使用 `chunksize` 参数来按块读取和写入数据以避免内存溢出。