python sheet一列从1开始排序

可以使用 pandas 库来实现一列从1开始排序的操作。具体步骤如下：

1. 首先导入 pandas 库并读取 Excel 文件：

import pandas as pd

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

2. 对需要排序的列进行操作，将其减1后再排序：

df['column_name'] = df['column_name'] - 1
df = df.sort_values('column_name')

3. 最后将该列加1即可：

df['column_name'] = df['column_name'] + 1

这样就可以实现一列从1开始排序的操作了。

相关问题

Python 将4个sheet的数据汇总到一张表里，并按照每个sheet第一列排序

可以使用 Pandas 库来完成这个任务。具体步骤如下：

1. 导入 Pandas 库和 Excel 文件

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
excel_file = pd.ExcelFile('文件路径')

2. 读取每个 sheet 的数据，并整合成一个 DataFrame

# 使用 for 循环读取每个 sheet 的数据，并整合到一个 DataFrame 中
dfs = []
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
    df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name)
    dfs.append(df)

# 将多个 DataFrame 合并成一个 DataFrame
merged_df = pd.concat(dfs)

3. 根据第一列进行排序

merged_df = merged_df.sort_values(by=merged_df.columns[0])

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
excel_file = pd.ExcelFile('文件路径')

# 使用 for 循环读取每个 sheet 的数据，并整合到一个 DataFrame 中
dfs = []
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
    df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name)
    dfs.append(df)

# 将多个 DataFrame 合并成一个 DataFrame
merged_df = pd.concat(dfs)

# 根据第一列进行排序
merged_df = merged_df.sort_values(by=merged_df.columns[0])

# 输出结果
print(merged_df)

注意：在代码中需要将 '文件路径' 替换成实际的 Excel 文件路径。

Python pandas处理sheet排序

可以使用pandas中的sort_values()方法来对DataFrame进行排序。该方法可以按照一个或多个列进行排序，并可以选择升序或降序排列。例如，要按照"age"列对DataFrame进行升序排列，可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 读取Excel中的Sheet1
df_sorted = df.sort_values(by=['age']) # 按照"age"列升序排列

print(df_sorted)

如果要按照多个列进行排序，可以在“by”参数中传递一个列名列表，例如：

df_sorted = df.sort_values(by=['age', 'name']) # 先按照"age"列升序排列，再按照"name"列升序排列

如果要按照降序排列，可以使用“ascending”参数，例如：

df_sorted = df.sort_values(by=['age'], ascending=False) # 按照"age"列降序排列

这样就可以使用pandas来对Excel中的sheet进行排序，实现数据分析和处理的需求。