data_rows.sort(key=lambda row: row[0].value)

这行代码是用来对一个二维数组（或者说是表格）进行排序的。其中，key=lambda row: row[0].value 表示按照每一行的第一个元素的值进行排序，而 .value 表示获取这个元素的值。

具体来说，lambda 是 Python 中的匿名函数，它可以接受多个参数，但只能返回一个表达式的值。在这里，lambda 表达式接受一个参数 row，表示表格中的每一行，然后返回这一行第一个元素的值（即 row[0].value）。这个 lambda 表达式被传入到 sort 方法中，指定了排序的方式。

因此，执行这行代码后，data_rows 中的元素将按照每一行第一个元素的值进行升序排序。

相关问题

data_rows.sort(key=lambda row: row[0].value) sorted_rows = [header_row] + data_rows

这段代码的作用是将一个包含多行数据的表格按照第一列的值进行排序，其中第一行是表头，其他行是数据行。具体来说，这段代码使用了 Python 的 `sort()` 函数，通过指定 `key` 参数来告诉函数按照每行第一列的值进行排序。排序后，将表头和数据行按顺序放入一个新的列表 `sorted_rows` 中。最终得到的 `sorted_rows` 列表就是按照第一列值排序后的整个表格。

import pandas as pd import xlrd # 读取Excel表格中的数据 df = pd.read_excel('h://1.xls',sheet_name='1') # 按照日期排序 df = df.sort_values(by='日期') writer = pd.ExcelWriter('h://1.xlsx') df.to_excel(writer,sheet_name='1',index=False) writer._save() 怎么删除了其他工作表 如何不删除其他工作表

你可以使用 `openpyxl` 库来编辑 Excel 文件，它提供了更多的灵活性。你可以先读取原始 Excel 文件，然后在保存时只保留需要的工作表。这里是一个示例代码：

import openpyxl

# 读取Excel表格中的数据
workbook = openpyxl.load_workbook('h://1.xlsx')
worksheet = workbook['1']

# 按照日期排序
rows = list(worksheet.rows)
header_row = rows[0]
data_rows = rows[1:]
data_rows.sort(key=lambda row: row[0].value)
sorted_rows = [header_row] + data_rows

# 创建新的Excel文件，只包含排序后的工作表
new_workbook = openpyxl.Workbook()
new_worksheet = new_workbook.active
new_worksheet.title = '1'

for row in sorted_rows:
    values = [cell.value for cell in row]
    new_worksheet.append(values)

new_workbook.save('h://sorted.xlsx')

这个代码会读取 `h://1.xlsx` 文件中的工作表 `1`，按照日期排序后，创建一个新的 Excel 文件 `h://sorted.xlsx`，只包含排序后的工作表 `1`。你可以根据自己的需要修改文件名和工作表名称。