row.sort_values

`row.sort_values` 是一个 pandas DataFrame 或 Series 对象上的方法，用于按照特定的列或行进行排序。它返回一个新的排序后的对象。

如果 `row` 是一个 DataFrame，可以使用 `row.sort_values(by=column_name)` 来按照特定列进行排序。例如，如果想按照 'column1' 列进行升序排序，可以使用 `row.sort_values(by='column1')`。

如果 `row` 是一个 Series，可以直接使用 `row.sort_values()` 来对 Series 进行排序。

请注意，这只是一个简单的解释，具体使用方式取决于你所使用的 DataFrame 或 Series 对象。

相关问题

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。

解释如下代码： for ind,value in match_all_pd.iterrows(): if value.pic_id1 <= value.pic_id2: continue else: temp = value.pic_id2 match_all_pd.loc[ind,'pic_id2'] = value.pic_id1 match_all_pd.loc[ind,'pic_id1'] = temp temp = value.row_id2 match_all_pd.loc[ind,'row_id2'] = value.row_id1 match_all_pd.loc[ind,'row_id1'] = temp temp = value.col_id2 match_all_pd.loc[ind,'col_id2'] = value.col_id1 match_all_pd.loc[ind,'col_id1'] = temp match_all_pd['row_diff'] = match_all_pd['row_id2'] - match_all_pd['row_id1'] match_all_pd['col_diff'] = match_all_pd['col_id2'] - match_all_pd['col_id1'] match_all_pd = match_all_pd.sort_values(by = ['pic_id1','pic_id2']) match_all_pd = match_all_pd.drop_duplicates(subset = ['pic_id1','pic_id2','row_diff','col_diff'],keep = 'first') match_check = match_all_pd.groupby(by =['pic_id1','pic_id2','row_diff','col_diff']).count() if(len(match_check[match_check.col_id1>1])>0): print('error')

这段代码的功能是对一个名为match_all_pd的DataFrame进行处理，按照pic_id1和pic_id2排序，并删除重复项。其中pic_id1和pic_id2是两张图片的编号，row_id1和row_id2是这两张图片中的某个物体的行坐标，col_id1和col_id2是这两张图片中的某个物体的列坐标。在删除重复项之前，还计算了每个匹配对中的行坐标和列坐标的差值（row_diff和col_diff）。

具体来说，代码中使用了iterrows()函数来循环遍历DataFrame的每一行。对于每一行数据，如果pic_id1小于等于pic_id2，则跳过该行数据，否则将pic_id1和pic_id2的值互换，同时将row_id1、row_id2、col_id1和col_id2的值也互换。然后，计算row_diff和col_diff的值，并按照pic_id1和pic_id2排序，最后删除重复项。如果在删除重复项之后，仍然存在两个或更多匹配对具有相同的pic_id1、pic_id2、row_diff和col_diff值，则输出"error"。