已知2021年10月1日国内部分天气数据weathers.xlsx，按照下表要求，计算各城市温差等级，并输出按照温差等级降序排列后的结果，最后筛选出天气为晴，且温差等级小于2的城市

首先，为了完成这个任务，我们需要从Excel文件"weathers.xlsx"中加载数据，查看其中包含哪些城市、日期、气温等信息。然后，我们计算每个城市的每日平均气温与前一天的温差，根据设定的温差等级标准将其分类。

假设温差等级如下：
1. 温差小于5度，等级为1
2. 温差在5到10度之间，等级为2
3. 温差大于10度，等级为3

接下来，我们将对每一天的数据进行处理，找出每个城市的温差并分配等级。对于天气为晴天的情况，只考虑那些温差等级小于2的记录。最后，我们将所有符合条件的结果按温差等级降序排序，并输出这些城市及其相关信息。

由于这是一个数据分析的过程，实际操作需要使用如Python的pandas库来读取Excel文件，处理数据，进行计算和排序。以下是一个简单的步骤概述：

1. 导入必要的库：pandas和openpyxl (如果数据在Excel中)

import pandas as pd
# 如果是Excel文件
from openpyxl import load_workbook

2. 加载数据

# 读取Excel数据
if data_format == "Excel":
    workbook = load_workbook('weathers.xlsx')
    sheet = workbook['Sheet1']  # 或者指定工作表名
    df = pd.DataFrame(sheet.values, columns=sheet row 1)  # 将行名设置为第一行
else:
    df = pd.read_csv('weathers.csv')  # 假设是CSV格式

3. 计算温差、分配等级和筛选晴天

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])  # 确保日期格式正确
df['Temperature_diff'] = df.groupby('City')['Temperature'].pct_change()  # 计算日间温差
df['Temp_Rank'] = df['Temperature_diff'].apply(lambda x: 1 if abs(x) < 5 else 3 if abs(x) >= 10 else 2)  # 分配等级
filtered_df = df[(df['Weather'] == '晴') & (df['Temp_Rank'] < 2)]  # 过滤条件

4. 按照温差等级排序

sorted_df = filtered_df.sort_values(by='Temp_Rank', ascending=False)

5. 输出结果

print(sorted_df[['City', 'Date', 'Temperature', 'Temperature_diff', 'Temp_Rank']])