在 EasyExcel 中实现数据筛选和排序

# 1. 介绍 EasyExcel

EasyExcel 是一个基于 Java 的开源工具，能够帮助用户便捷地进行 Excel 文件的读写操作。通过 EasyExcel，用户可以轻松地在程序中实现对 Excel 文件的处理，无需繁琐的操作和复杂的代码。EasyExcel 提供了简洁易懂的API，使得数据的读取和写入变得快速高效。其强大的性能和稳定的表现，使其成为众多开发者首选的 Excel 处理工具之一。EasyExcel 不仅支持对数据的简单读写，还提供了丰富的功能，如数据筛选、排序等，极大地方便了用户对 Excel 数据的处理，为数据处理工作带来了便利和高效性。

# 2. ---

### 数据筛选

#### 初识数据筛选

数据筛选在数据处理中扮演着重要的角色。它可以帮助我们从海量数据中快速找到所需信息，提高工作效率。数据筛选指的是按照一定的规则对数据进行过滤，只显示符合条件的数据。

##### 数据筛选的定义

数据筛选即根据特定的条件筛选和展示数据，通常包括条件筛选和高级筛选两种方式。条件筛选是指根据特定条件过滤数据，而高级筛选则可以根据多种条件进行筛选，实现更精准的数据获取。

##### 数据筛选的应用场景

数据筛选广泛应用于各类数据处理场景，比如在销售数据中筛选特定产品的销售额、在学生成绩表中筛选及格的学生等。通过数据筛选，我们可以快速定位需要关注的数据，便于分析和处理。

#### 使用条件筛选数据

条件筛选是最基础的数据筛选方式，通过设置筛选条件，我们可以快速筛选出符合条件的数据，以便后续处理。

##### 按条件筛选

在使用 EasyExcel 进行数据筛选时，首先打开 Excel 文件，选择需要筛选的数据区域，然后点击“数据”菜单中的“筛选”功能，在条件筛选设置框中输入筛选条件，即可实现按条件筛选。

# 示例代码：按条件筛选数据
import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Score': [80, 75, 90, 85]}

df = pd.DataFrame(data)
condition = df['Age'] > 30
filtered_data = df[condition]
print(filtered_data)

结果分析：上述代码通过 Pandas 库实现了按年龄大于 30 进行数据筛选，并打印出符合条件的数据。

##### 多条件筛选

除了单一条件的筛选外，有时我们需要结合多个条件来进行数据筛选，以更精确地获取目标数据。

# 示例代码：多条件筛选数据
import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Score': [80, 75, 90, 85]}

df = pd.DataFrame(data)
condition = (df['Age'] >