Python对引入的Excel表格按照日期所在列进行排序

可以使用pandas库来读取Excel表格，并按照日期所在列进行排序。具体代码如下：

import pandas as pd

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

# 按照日期所在列进行排序
df = df.sort_values(by='日期', ascending=True)

# 输出排序后的表格
print(df)

其中，`example.xlsx`是要读取的Excel表格的文件名。`sort_values()`函数用于对DataFrame进行排序，其中`by`参数指定按照哪一列进行排序，`ascending`参数指定是否升序排列。在本例中，`by='日期'`表示按照日期所在列进行排序，`ascending=True`表示升序排列。最后，使用`print()`函数输出排序后的表格。

相关问题

python对excel操作教程 电子书

Python对Excel操作教程电子书是一本专门介绍如何使用Python编程语言来操作Excel表格的教程电子书。这本书通常会从Python基础开始介绍，然后逐步引入Excel的操作方法。

在Python中，我们可以使用一些库来处理和操作Excel文件，例如openpyxl、xlrd和pandas。这些库提供了丰富的函数和方法，使得我们可以读取、写入和修改Excel文件的内容。

在这本教程电子书中，作者会详细介绍这些库的使用方法，包括如何安装和导入库，如何读取和写入Excel文件，如何修改和格式化单元格，如何处理多个工作表等等。作者可能还会介绍一些高级的功能，例如筛选和排序数据，创建图表和图形等。

此外，这本电子书可能还会解答一些常见的问题和疑惑，例如如何处理大型Excel文件，如何处理特殊格式的单元格，如何处理日期和时间数据等等。

总而言之，Python对Excel操作教程电子书旨在帮助读者利用Python编程语言实现对Excel文件的高效操作和处理。这本电子书适合那些对Python和Excel有一定了解的读者，希望通过学习Python的相关库来提高Excel文件处理的效率和灵活性。

pythonexcel放哪

### Python中处理Excel文件的方法

#### 安装必要的库

为了能够顺利地在Python环境中操作Excel文件，需要安装`pandas`和`openpyxl`这两个库。通过pip工具来完成这些依赖项的安装是非常简便的方式。

pip install pandas openpyxl

上述命令会自动下载并配置所需的软件包[^1]。

#### 导入库

一旦完成了库的安装，在实际编写代码之前还需要将它们引入到项目当中：

import pandas as pd  # 使用pd作为pandas的别名
from openpyxl import load_workbook  # 如果打算单独使用openpyxl的话

这段代码展示了如何简洁明了地加载两个常用的用于处理Excel文档的模块[^2]。

#### 读取Excel文件

借助于`pandas`的强大功能，可以从本地磁盘上的`.xlsx`格式文件中轻松提取数据，并将其转换成易于分析的数据结构——即DataFrame对象。

df = pd.read_excel('path/to/your/excel_file.xlsx')
print(df.head())  # 打印前几行查看内容

此部分说明了怎样快速有效地获取存储在电子表格内的信息，并立即对其进行初步探索。

#### 数据操作

有了DataFrame之后就可以充分利用`pandas`所提供的各种方法来进行数据分析工作，比如过滤特定条件下的记录、按照某些字段排序或是计算统计数据等。

filtered_df = df[df['column_name'] > value]  # 条件筛选
sorted_df = df.sort_values(by='another_column')  # 排序
grouped_stats = df.groupby(['yet_another_col']).mean()  # 分组统计平均数

这里列举了一些常见的数据变换技巧，帮助用户更好地理解和挖掘隐藏在其手中的宝贵资源。

#### 将数据保存回Excel文件

当所有的修改完成后，还可以很方便地把最终的结果导出至新的或现有的Excel文件之中。这一步骤同样由`pandas`负责实现。

df.to_excel('new_output_path.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)

该语句示范了向指定路径写出经过加工后的表格资料的过程，同时指定了目标sheet的名字以及是否保留索引列的选择。