使用pyhton，将.xlsx调查问卷的问题1的否改成1，在将整个数据放到一个文件中

可以使用 pandas 库来读取和处理 Excel 文件，以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('调查问卷.xlsx')

# 将问题1的否改为1
df['问题1'] = df['问题1'].apply(lambda x: 1 if x == '否' else x)

# 将整个数据放到一个文件中
df.to_excel('处理后的数据.xlsx', index=False)

以上代码中，`read_excel` 方法用于读取 Excel 文件，`apply` 方法用于对数据进行处理，`to_excel` 方法用于将处理后的数据保存到 Excel 文件中。注意，`to_excel` 方法的 `index` 参数默认为 `True`，如果不需要保存索引，需要将其设置为 `False`。

相关问题

使用pyhton，将将.xlsx调查问卷问题1者一行的否改成1，并放到新的文件夹

好的，根据你的要求，我可以提供以下 Python 代码来实现：

import os
import pandas as pd

# 指定原始问卷文件路径
source_file = 'path/to/source/file.xlsx'

# 指定新文件夹路径
new_folder = 'path/to/new/folder'

# 读取原始问卷文件
data = pd.read_excel(source_file)

# 将问题1列的否改为1
data['问题1'] = data['问题1'].apply(lambda x: 1 if x == '否' else x)

# 遍历每一行数据，并将修改后的数据保存到新文件夹
for i, row in data.iterrows():
    new_file_path = os.path.join(new_folder, f'result_{i}.xlsx')
    row.to_excel(new_file_path, index=False)

在上面的代码中，你需要将 `source_file` 和 `new_folder` 分别替换为你的原始问卷文件路径和新文件夹路径。然后，通过 Pandas 库的 `read_excel` 函数读取原始问卷文件，并使用 `apply` 方法将问题1列的否改为1。接着，使用 `iterrows` 方法遍历每一行数据，并将修改后的数据保存到新文件夹中。最后，你可以根据需要修改 `new_file_path` 的命名方式。

希望这个代码能够帮助到你。如果你还有其他问题，可以随时问我哦！

使用pyhton将一个二维数组根据最后一个元素的大小进行从大到小排序

可以使用Python的内置函数`sorted()`来实现根据二维数组的最后一个元素进行排序。可以通过自定义的排序函数来指定按照最后一个元素进行排序的规则。

下面是一个示例代码：

def sort_by_last_element(arr):
    return sorted(arr, key=lambda x: x[-1], reverse=True)

# 测试代码
array = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 1]]
sorted_array = sort_by_last_element(array)
print(sorted_array)

运行结果：

[[7, 8, 9], [4, 5, 6], [1, 2, 3], [10, 11, 1]]

在上面的代码中，`sort_by_last_element()`函数接收一个二维数组作为参数，并使用`sorted()`函数对数组进行排序。关键字参数`key`指定了排序规则，使用`lambda`函数来获取每个子列表的最后一个元素作为排序依据。`reverse=True`参数用于指定降序排序。

这样就可以根据二维数组的最后一个元素进行从大到小的排序。