python排表取出带关键字数据

在Python中，如果想要从一个表格中取出带有特定关键字的数据，需要使用第三方库pandas来操作。Pandas是Python中一个强大的数据分析库，其中的DataFrame数据结构可以方便地对表格进行操作。

具体的操作流程为：首先导入pandas库，然后使用read_excel()函数读取Excel表格，并将其存储为DataFrame对象；接着使用contains()函数，来筛选出带有关键字的数据；最后可以使用to_excel()函数将筛选出的数据保存为一个新的Excel表格。

下面是一段简单的代码示例：

import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 筛选出带有关键字的数据
df_new = df[df['Column1'].str.contains('Keyword')]

# 将筛选出的数据保存为新的Excel表格
df_new.to_excel('new_example.xlsx', index=False)

这段代码中，'Column1'代表要查询的列名，'Keyword'是要查询的关键字。在筛选出符合条件的数据之后，使用to_excel()函数将新的数据保存为new_example.xlsx文件，其中index=False表示不保存行索引。

总之，在Python中使用pandas库可以非常方便地操作Excel表格，通过contains()函数可以轻松地取出带有关键字的数据。

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可以使用Python内置的sorted函数对txt数据进行根据每行":"后的数据排序。

假设你有一个名为example.txt的文本文件，包含一些数据，每行以冒号分隔，冒号后面是需要排序的值。下面是一个简单的示例代码来读取文件并对其进行排序：

with open('example.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    sorted_lines = sorted(lines, key=lambda x: int(x.split(":")[-1]))
    
with open('example_sorted.txt', 'w') as f:
    f.writelines(sorted_lines)

首先，打开example.txt文件并读取所有行。然后，使用sorted函数对lines进行排序，使用lambda表达式指定排序关键字（这里使用split函数将每行按照冒号分隔，并取出最后一个元素作为排序依据，使用int函数将其转换为整数类型）。最后，将排序后的行写入新文件example_sorted.txt。

注意，这里使用的是默认的升序排序。如果需要降序排序，可以将参数reverse设置为True，即sorted(lines, key=lambda x: int(x.split(":")[-1]), reverse=True)。

优先级调度算法python优先级调度算法python

在Python中，优先级调度算法通常用于操作系统的进程管理或者其他需要按照优先级处理任务的场景，比如事件驱动编程中。一种常见的优先级调度算法是抢占式优先级调度，例如`heapq`模块中的堆数据结构可以很好地实现这个功能。

`heapq`模块提供了一个最小堆（默认）或最大堆的数据结构，你可以通过将任务的优先级作为堆元素的关键字值来存储任务。当需要处理任务时，从堆顶取出优先级最高的任务进行执行。每添加一个新任务到堆中，它会自动调整位置，保持堆的性质——根节点始终是最小（或最大）。

import heapq

class Task:
    def __init__(self, priority, job):
        self.priority = priority
        self.job = job

# 示例：
tasks = []
heapq.heappush(tasks, (5, print("Task A")))  # 高优先级任务A
heapq.heappush(tasks, (1, print("Task B")))   # 低优先级任务B

while tasks:
    _, job = heapq.heappop(tasks)  # 弹出优先级最高的任务
    job()  # 执行任务