用Python 将Excel文件 完整名称列相同数据排序

可以使用Python中的pandas库来完成这个任务。以下是一个示例代码，假设Excel文件中包含一个名为“Sheet1”的工作表，完整名称数据在“A”列中：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file_name.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 按照完整名称列排序
df = df.sort_values(by='完整名称')

# 将排序后的结果保存到Excel文件中
df.to_excel('sorted_file_name.xlsx', index=False)

在这个代码中，我们首先使用pandas的read_excel函数读取Excel文件，并指定要读取的工作表名称。然后，我们使用sort_values函数按照“完整名称”列对数据进行排序。最后，我们使用to_excel函数将排序后的数据保存到一个新的Excel文件中，其中index=False参数表示不保存行索引。

相关问题

python提取excel文件数据

### 回答1：
你好，可以使用Python中的pandas库来提取Excel文件数据。具体操作可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('文件路径')

# 查看数据
print(df.head())

其中，'文件路径'需要替换为你要读取的Excel文件的路径。另外，如果Excel文件中有多个工作表，可以使用以下代码来指定要读取的工作表：

# 读取指定工作表
df = pd.read_excel('文件路径', sheet_name='工作表名称')

同样，'工作表名称'需要替换为你要读取的工作表的名称。希望能帮到你！

### 回答2：
Python是一种高级编程语言，它提供了丰富的库和模块，可以用来处理各种任务，包括提取Excel文件数据。

在Python中，有一个广泛使用的库叫做pandas，它提供了各种方法和功能，可以轻松地将Excel文件中的数据提取出来。使用pandas库，我们可以首先导入数据，然后对数据进行各种操作。

首先，我们需要安装pandas库。在安装完成之后，我们就可以开始使用它了。首先，我们需要导入pandas库，并使用read_excel方法读取Excel文件。这个方法可以接受Excel文件的路径作为参数，并返回一个包含文件数据的DataFrame对象。接下来，我们可以使用DataFrame对象的方法来处理数据，例如筛选、排序和聚合等。

除了pandas库，还有其他一些库也可以用来提取Excel文件数据。例如，xlrd库可以用来读取Excel文件，openpyxl库可以用来读取和写入Excel文件。这些库都提供了相应的方法和功能，可以根据需要进行选择和使用。

总的来说，Python提供了多种方式和工具来提取Excel文件数据。无论是使用pandas库还是其他类似的库，都可以根据具体的需求选择最适合的方法。通过使用Python，我们可以轻松地从Excel文件中提取数据，并进行灵活的处理和分析。

### 回答3：
Python提取Excel文件数据可以使用多种方法，下面以使用pandas库为例进行说明。

首先，需要通过pip命令安装pandas库，可以执行以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，需要导入pandas库并读取Excel文件，如下所示：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx')

读取Excel文件后，可以对数据进行一系列操作，例如查看数据的前几行：

# 查看前5行数据
print(data.head())

还可以选择指定的列进行提取：

# 提取指定列的数据
column_data = data['列名']

若需要提取多个列的数据，可以在列名中传入一个列表：

# 提取多个列的数据
columns = ['列名1', '列名2', '列名3']
column_data = data[columns]

此外，还可以根据条件提取数据：

# 根据条件提取数据
condition_data = data[data['列名'] > 10]

提取数据后，可以将数据保存为新的Excel文件：

# 将数据保存为Excel文件
column_data.to_excel('保存路径/保存文件名.xlsx', index=False)

以上就是使用Python提取Excel文件数据的简单介绍。当然，还有其他库和方法可以实现相同的功能，选择适合自己的方法进行数据提取即可。

如何将excel文件里相同列对应的整行信息写入到另一个sheet里,用Python实现

### 回答1：
你可以使用Python的库pandas来读取Excel文件，然后使用pandas的DataFrame来进行数据处理，最后使用pandas的to_excel()函数将结果写入到另一个Excel文件的Sheet中。

例如，以下代码展示了如何将一个Excel文件的Sheet1中指定列（如列A和列B）的数据复制到另一个Excel文件的Sheet2中：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 选择需要的列
df = df[['A', 'B']]

# 将数据写入到另一个Excel文件的Sheet2中
df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet2', index=False)

注意，在上面的代码中，我们使用了pandas的read_excel()函数来读取Excel文件，使用了[]操作符来选择需要的列，最后使用了to_excel()函数将数据写入到另一个Excel文件中。

希望这能帮到你！

### 回答2：
要将Excel文件中相同列对应的整行信息写入另一个Sheet，可以使用Python的pandas库来实现。

首先，我们需要安装pandas库和openpyxl库，这样我们就可以读取和写入Excel文件。

安装pandas库的命令是：

pip install pandas

安装openpyxl库的命令是：

pip install openpyxl

接下来，我们可以编写Python代码来实现要求：

import pandas as pd

# 读取原始Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 根据相同列对应的值，创建一个字典，字典的键是相同列的值，字典的值是对应的行信息列表
row_dict = {}
for i, row in df.iterrows():
    key = row['相同列']
    if key not in row_dict:
        row_dict[key] = []
    row_dict[key].append(row.tolist())

# 创建一个新的Excel文件
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl')
wb = writer.book

# 将字典中的行信息列表写入新的Sheet
for key, rows in row_dict.items():
    df_rows = pd.DataFrame(rows, columns=df.columns)
    df_rows.to_excel(writer, sheet_name=key, index=False)

# 保存并关闭Excel文件
writer.save()
writer.close()

上述代码中，我们首先使用`pd.read_excel()`函数读取原始的Excel文件，并指定要读取的Sheet名称。然后，我们遍历原始文件中的每一行，将相同列对应的行信息，根据相同列的值，保存在一个字典中。接着，我们使用`pd.ExcelWriter()`函数创建一个新的Excel写入对象，并指定使用openpyxl库。然后，我们遍历字典中的键值对，将每个键（相同列的值）作为Sheet名字，对应的行信息写入到新的Sheet里，并使用`to_excel()`函数实现写入操作。最后，我们使用`save()`和`close()`方法保存和关闭Excel文件。

注意，上述代码中的`'input.xlsx'`和`'output.xlsx'`是文件路径，你需要根据实际情况修改为你的Excel文件路径。另外，`'相同列'`需要替换为相同列的列名。

这样，我们就可以使用Python将Excel文件中相同列对应的整行信息写入到另一个Sheet中了。

### 回答3：
要将Excel文件中相同列对应的整行信息写入另一个sheet，可以使用Python中的openpyxl库来实现。

首先，需要安装openpyxl库：

pip install openpyxl

然后，可以按照以下步骤编写代码来实现需求：

1. 导入openpyxl库：

import openpyxl

2. 打开Excel文件：

workbook = openpyxl.load_workbook('input.xlsx')

3. 获取要处理的sheet：

sheet1 = workbook['Sheet1']  # 原始数据所在的sheet
sheet2 = workbook.create_sheet('Sheet2')  # 创建新的sheet用于写入结果

4. 遍历要处理的列，并将相同列对应的整行信息写入新的sheet：

column = 'A'  # 要处理的列
row_num = 1  # 行号，用于记录写入的位置
values_dict = {}  # 用于存储相同列对应的行信息

for row in sheet1.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    col_value = row[sheet1[sheet1.column_dimensions[column].letter].column - 1]  # 获取当前行的列值
    if col_value not in values_dict:
        values_dict[col_value] = []
    values_dict[col_value].append(row)  # 将整行信息加入相应列值的列表

for key, rows in values_dict.items():
    for row in rows:
        sheet2.append(row)  # 将整行信息写入新sheet

        # 可选：也可以将相同列对应的整行信息写入同一行不同列（如果有需要）

workbook.save('output.xlsx')  # 保存修改后的Excel文件

上述代码中，首先按照指定的列遍历原始数据sheet中的每一行，并将相同列对应的整行信息存储在字典`values_dict`中。然后，遍历`values_dict`字典中的每个键值对，将整行信息写入新的sheet。最后，保存修改后的Excel文件。

注意：上述代码中的`input.xlsx`代表输入的Excel文件名，`output.xlsx`代表输出的Excel文件名。需要根据实际情况进行修改。同时，还要确保原始数据sheet的第一行是表头，从第二行开始才是待处理的数据。