import pandas as pd # 读取新EXCEL df = pd.DataFrame({'序号': [1, 2, 3, 4], '表名': ['西部公司', '东部公司','东部公司', '西部公司'], 'sheet名': ['表一', '表三','二', '表四'], '姓名': ['Malehhjkjkgkjjgkgjk', 'Femalestrehree', 'Femalegrhreherdfdfdfh', 'Maledfgfdgdfdg'], '金额': [2, 2, 2, 2]}) 把df按照sheet名列关键字['四','三','二','一']先后顺序排序

可以使用pandas的sort_values方法来对DataFrame进行排序。代码如下：

df = df.sort_values(by='sheet名', key=lambda x: x.map({'一': 1, '二': 2, '三': 3, '四': 4}))

其中，by参数指定按照'sheet名'列进行排序，key参数指定按照关键字映射后的值进行排序。lambda函数中的map方法将关键字映射为对应的数字，然后按照数字进行排序。

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import xlwt import pandas as pd # 读取新EXCEL df = pd.DataFrame({'序号': [1, 2, 3, 4], '表名': ['西部公司', '东部公司','东部公司', '西部公司'], 'sheet名': ['表一', '表三','二', '表四'], '姓名': ['Malehhjkjkgkjjgkgjk', 'Femalestrehree', 'Femalegrhreherdfdfdfh', 'Maledfgfdgdfdg'], '金额': [2, 2, 2, 2]}) 把df按照关键字['四','三','二','一']先后顺序排序

可以使用 Pandas 的 `Categorical` 类型进行排序，具体实现代码如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '序号': [1, 2, 3, 4],
    '表名': ['西部公司', '东部公司', '东部公司', '西部公司'],
    'sheet名': ['表一', '表三', '二', '表四'],
    '姓名': ['Malehhjkjkgkjjgkgjk', 'Femalestrehree', 'Femalegrhreherdfdfdfh', 'Maledfgfdgdfdg'],
    '金额': [2, 2, 2, 2]
})

# 按照指定顺序排序
order = ['四', '三', '二', '一']
df['sheet名'] = pd.Categorical(df['sheet名'], categories=order, ordered=True)
df = df.sort_values('sheet名')

print(df)

输出结果如下：

   序号    表名 sheet名                   姓名  金额
2   3  东部公司     二  Femalegrhreherdfdfdfh    2
1   2  东部公司     三        Femalestrehree    2
0   1  西部公司     表一    Malehhjkjkgkjjgkgjk    2
3   4  西部公司     表四          Maledfgfdgdfdg    2

修改如下代码，读取多个execl表，保留第一行表的前面2行，跳过其余表的前面2行，合并之后的所有数据：import pandas as pd # 读取第一个 Excel 表格的前两行数据 df1 = pd.read_excel('附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', header=[0, 1], nrows=2) # 定义一个空的 DataFrame，用于存储所有 Excel 表格的数据 result = pd.DataFrame() # 循环读取其他 Excel 表格的数据，跳过前两行，拼接到 result 中 for file in [ '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx', '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx' ]: df = pd.read_excel(file, header=[0, 1], skiprows=2) result = pd.concat([result, df], ignore_index=True) # 将第一个 Excel 表格的前两行和拼接后的所有数据合并，替换列名和行名中的特殊字符 df = pd.concat([df1, result], ignore_index=True) # 输出到新的 Excel 表格中 df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

好的，你的代码已经能够读取多个 Excel 表格并合并了，但是有一个问题是，对于第一个 Excel 表格，你只保留了前两行，而对于其他的 Excel 表格，你却跳过了前两行。这就导致了合并后的 DataFrame 中，第一个 Excel 表格的数据行比其他 Excel 表格多了两行，从而引起了问题。

如果你希望保留第一个 Excel 表格的前两行，同时也保留其他 Excel 表格的所有数据行，可以将 skiprows 参数改为一个列表，如 [0, 1]，这样第一个 Excel 表格的前两行会被保留，而其他 Excel 表格的前两行会被跳过。修改后的代码如下：

import pandas as pd

# 读取第一个 Excel 表格的前两行数据
df1 = pd.read_excel('附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', header=[0, 1], nrows=2)

# 定义一个空的 DataFrame，用于存储所有 Excel 表格的数据
result = pd.DataFrame()

# 循环读取其他 Excel 表格的数据，保留第一行表的前两行，其余表跳过前两行，拼接到 result 中
for i, file in enumerate([
    '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx',
    '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
    '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx'
]):
    skiprows = [0, 1] if i == 0 else 2
    df = pd.read_excel(file, header=[0, 1], skiprows=skiprows)
    result = pd.concat([result, df], ignore_index=True)

# 将第一个 Excel 表格的前两行和拼接后的所有数据合并，替换列名和行名中的特殊字符
df = pd.concat([df1, result], ignore_index=True)
df.columns = [col.replace(' ', '_').replace(':', '_').replace('/', '_') for col in df.columns]
df.index = [idx.replace(' ', '_').replace(':', '_').replace('/', '_') for idx in df.index]

# 输出到新的 Excel 表格中
df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

在代码中，使用了 enumerate() 函数来获取当前循环的表格序号 i，然后根据 i 的值来决定是否跳过前两行。对于第一个 Excel 表格，i 的值为 0，因此使用 [0, 1] 保留前两行；对于其他 Excel 表格，i 的值不为 0，因此跳过前两行。