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

使用归并排序算法对《班级成绩表》进行排序，我们可以按照以下步骤操作：

1. **数据读取**：
首先，我们需要读取包含学生姓名、课程名和对应成绩的数据文件，通常这是一份CSV或Excel文件。使用Python的pandas库可以帮助我们方便地完成这个任务：

import pandas as pd

# 假设文件名为'results.xlsx' 或 'results.csv'
data = pd.read_excel('results.xlsx') if file.endswith('.xlsx') else pd.read_csv('results.csv')

2. **数据切片**：
确定你要排序的特定课程字段，如'数学'、'语文'、'英语'等。如果表格中有这样的列，可以直接提取出来：

math_scores = data['数学成绩']
chinese_scores = data['语文成绩']
english_scores = data['英语成绩']

3. **归并排序**：
对于每个课程的成绩列表，我们可以对其进行归并排序：

def merge_sort(scores):
    if len(scores) <= 1:
        return scores
    mid = len(scores) // 2
    left_half = merge_sort(scores[:mid])
    right_half = merge_sort(scores[mid:])
    return merge(left_half, right_half)

def merge(left, right):
    result = []
    i, j = 0, 0
    while i < len(left) and j < len(right):
        if left[i] <= right[j]:
            result.append(left[i])
            i += 1
        else:
            result.append(right[j])
            j += 1
    result.extend(left[i:])
    result.extend(right[j:])
    return result

sorted_math = merge_sort(math_scores)
sorted_chinese = merge_sort(chinese_scores)
sorted_english = merge_sort(english_scores)

4. **保存排序后的数据**：
最后，我们将排序后的成绩列表写入新的Excel文件中：

new_df = pd.DataFrame({
    '数学成绩': sorted_math,
    '语文成绩': sorted_chinese,
    '英语成绩': sorted_english,
    # 如果还有其他课程，添加相应列...
})

output_file = 'sorted_results.xlsx'
new_df.to_excel(output_file, index=False)

这样就完成了对各门课程成绩的归并排序并保存到了一个新的Excel文档中。