df2 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='耗材数据')对其排序

你可以使用 `sort_values()` 方法来对 DataFrame 进行排序。例如，你可以按照某一列的值对 `df2` 进行升序排序，然后将结果存储在一个新的 DataFrame 中：

df2_sorted = df2.sort_values(by='某一列的名称', ascending=True)

其中，`by` 参数指定按照哪一列排序，`ascending` 参数指定排序方式，`True` 表示升序，`False` 表示降序。你可以将 `df2_sorted` 输出到控制台来查看排序结果。

相关问题

df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据') df2 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='耗材数据')改错

这两行代码本身没有错误，但是缺少了导入 pandas 库的语句。正确的代码应该是：

import pandas as pd

df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据')
df2 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='耗材数据')

这样才能正确使用 pandas 库中的 `read_excel` 函数来读取 Excel 文件中的数据。

df2 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='耗材数据')去除里面某些数据

要去除数据，可以使用 Pandas 的 `drop` 函数。假设要去除 `df2` 中某些行，可以指定这些行的索引或条件，然后调用 `drop` 函数。以下是两个示例：

1. 去除索引为 0 和 1 的行：

df2 = df2.drop([0, 1])

2. 去除符合某个条件的行，例如去除“数量”列小于 10 的行：

df2 = df2.drop(df2[df2['数量'] < 10].index)

需要根据具体情况进行调整。