df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据')把里面每一行的长宽高按顺序排列

可以使用pandas的apply函数和lambda表达式来实现：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据')

# 定义函数对每一行的长宽高按顺序排列
def sort_dimensions(row):
    dimensions = [row['长'], row['宽'], row['高']]
    dimensions.sort()
    return pd.Series(dimensions, index=['长', '宽', '高'])

# 应用函数到每一行
df1[['长', '宽', '高']] = df1.apply(lambda row: sort_dimensions(row), axis=1)

# 查看结果
print(df1)

这段代码会把每一行的长宽高按照从小到大的顺序排列，并更新到原来的DataFrame中。

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。

df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据')把里面某行的长宽高按顺序排列

假设长宽高所在的列分别为"length"，"width"，"height"，你可以使用pandas的.iloc方法来按顺序选择这三列，并将它们重新赋值给dataframe，如下所示：

df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据')
df1 = df1.iloc[:, [2, 3, 4, 0, 1]] # 选择长宽高列并重新排列

这里的`[:, [2, 3, 4, 0, 1]]`表示选择所有行和第3、4、5、1、2列，即先选择"length"，"width"和"height"列，再选择前两列，即按顺序排列。