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  • 转载请说明来源于"厦门SEO" ... office软件教程 ...我们现在就来看看Excel数据排序的方法吧。  Excel数据排序的方法  第一步:直接选择需要排序的数值列,点击菜单栏中的【数据】-【排序】;  第二步:在

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    office软件教程

      Excel表格是每个公司人员在工作当中都会使用到处理数据的必备办公软件之一,有时候我们在制作表格的时候需要针对数据进行数据排列,那么在Excel表格中要如何对一列一列的数据进行排序呢?我们现在就来看看Excel数据排序的方法吧。

      Excel数据排序的方法

      第一步:直接选择需要排序的数值列,点击菜单栏中的【数据】-【排序】;

    Excel怎么排序数据

      第二步:在弹出来的对话框中勾选【扩展选定区域】,点击【排序】;

    Excel怎么排序数据

      第三步:在【排序】的设置对话框中将排序依据设置为【数值】,次序的下拉列表选择【降序】后点击【确定】即可;

    Excel怎么排序数据

      第四步:设置完成后表格内容就随排序列内容变化而变化;

    Excel怎么排序数据


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  • 对超过3列的Excel数据排序.rar,对于许多经常使用Excel排序功能的用户来说,“排序”对话框只允许一次性设置3个关键字的限制实在难以满足需要。事实上,Excel的排序的关键字并不受此对话框所限,是可以按任意数量的列...
  • EXCEL的数值排序功能还是挺强大的,升序、降序,尤其自定义排序,能够对多个字段进行排序工作。那么,在Python大法中,有没有这样强大的排序功能呢?答案是有的,而且本人觉得Python的排序功能,一点不比EXCEL的差。...

    EXCEL的数值排序功能还是挺强大的,升序、降序,尤其自定义排序,能够对多个字段进行排序工作。

    那么,在Python大法中,有没有这样强大的排序功能呢?答案是有的,而且本人觉得Python的排序功能,一点不比EXCEL的差。

    同样,我们依然用到的是强大的pandas这个三方库。我们先将numpy和pandas导入进来:

    u=1169355744,4151418981&fm=173&app=25&f=JPEG?w=284&h=66&s=85F26C32C574EC215ED149470100E0B2

    接着构造一个今天要用到的DataFrame,我们用字典的形式来构造。

    u=1777914930,1035737569&fm=173&app=25&f=JPEG?w=528&h=384&s=81307932199FC1CA585560DA0000C0B1

    都是随意构造的,内容别较真。我们先来个简单点的热热身,按照身高的降序来排列一下。

    u=3558373984,457006427&fm=173&app=25&f=JPEG?w=403&h=259&s=00306532591D40CA1EDDA1DE000050B3

    我们用到的是df.sort_values()这个函数。第一个参数为by,传入你要排序的列的标签名即可,后面的ascending参数指示排序方法为升序还是降序,True为升序,False为降序。由于存在相同的身高,pandas会自动的比较两个相同身高所对应的index,按照index的升序来排列。

    假如我有这样一个需求:先按照身高降序排序,若存在相同的身高,则再按照武力来降序排序,可以做到吗?

    当然可以,我们只需要在by参数里传入列标签组成的列表即可。

    u=2121340049,1749561957&fm=173&app=25&f=JPEG?w=444&h=263&s=003265325D1845CA4C7D81DE0000C0B1

    通过这个例子我们可以看到,by参数不但可以传入字符串,还可以传入字符串组成的列表,来实现对多个列进行排序。

    接着,我的要求再高一点。身高我依然需要降序,但是武力我需要升序,可以吗?

    我们直接上结果:

    u=2188548076,599392427&fm=173&app=25&f=JPEG?w=495&h=265&s=80B075325D0A4D43087DC1DA0000C0B3

    跟by参数类似,我们只需要在ascending参数中也传入布尔值组成的列表就可以了,意思就是告诉pandas,这两列我各自需要的排序方式,就跟后面ascending参数里指定的一样。因此,这两个参数的列表内的元素个数需要是一致的,否则就会报错了,因为没法一一对应。

    关于sort_values这个强大的排序函数就介绍到这了。除了这些参数之外,它还有inplace、kind和na_position等参数来应对不同的排序需求。可以参考官网文档进行学习

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  • 为了加快数据的处理能力,加快统计排名情况,需要从统计好的excel表中进行相关数据排序,并按要求输出。fenshu.xlsx空气质量污染程度其他得分上海44.58.15194914.4615467.11349北京348.09523815.1587357.25397广州...

    为了加快数据的处理能力,加快统计排名情况,需要从统计好的excel表中进行相关数据排序,并按要求输出。

    fenshu.xlsx

    空气质量

    污染程度

    其他

    得分

    上海

    44.5

    8.151949

    14.46154

    67.11349

    北京

    34

    8.095238

    15.15873

    57.25397

    广州

    33

    10.23364

    13.27103

    56.50467

    成都

    38.5

    10.2129

    15.94406

    64.65695

    武汉

    42.5

    13.26796

    18.52273

    74.29069

    南京

    50

    7.461452

    14.63576

    72.09721

    重庆

    50

    11.16099

    15.21127

    76.37226

    南昌

    48.5

    12.3913

    17.82609

    78.71739

    贵阳

    49.5

    30

    20

    99.5

    #coding:GBK

    import xlrd

    import xlwt

    def read_excel():

    workbook = xlrd.open_workbook(r'D:\python case\fenshu.xlsx')

    # print workbook.sheet_names()

    sheet_name = workbook.sheet_names()[1]

    sheet = workbook.sheet_by_index(1)

    sheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')

    lie = {}

    print "各项排名!"

    print '-'*20

    print sheet.cell(0,1).value.encode('GBK')+":"

    for i in range(1,sheet.nrows):

    lie[sheet.cell(i,0).value.encode('GBK')] = sheet.cell(i,1).value

    i = i+1

    newlie = sorted(lie.iteritems(),key = lambda d:d[1],reverse = True)

    for i in range(0,len(newlie)):

    print newlie[i][0]+":"+str(newlie[i][1])+"分," ,

    i = i+1

    print "\n"

    print sheet.cell(0,2).value.encode('GBK')+":"

    for i in range(1,sheet.nrows):

    lie[sheet.cell(i,0).value.encode('GBK')] = sheet.cell(i,2).value

    i = i+1

    newlie = sorted(lie.iteritems(),key = lambda d:d[1],reverse = True)

    for i in range(0,len(newlie)):

    print newlie[i][0]+":"+"%.1f" %(newlie[i][1])+"分," ,

    i = i+1

    print "\n"

    print sheet.cell(0,3).value.encode('GBK')+":"

    for i in range(1,sheet.nrows):

    lie[sheet.cell(i,0).value.encode('GBK')] = sheet.cell(i,3).value

    i = i+1

    newlie = sorted(lie.iteritems(),key = lambda d:d[1],reverse = True)

    for i in range(0,len(newlie)):

    print newlie[i][0]+":"+"%.1f" %(newlie[i][1])+"分," ,

    i = i+1

    print "\n"

    print sheet.cell(0,4).value.encode('GBK')+":"

    for i in range(1,sheet.nrows):

    lie[sheet.cell(i,0).value.encode('GBK')] = sheet.cell(i,4).value

    i = i+1

    newlie = sorted(lie.iteritems(),key = lambda d:d[1],reverse = True)

    for i in range(0,len(newlie)):

    print newlie[i][0]+":"+"%.1f" %(newlie[i][1])+"分," ,

    i = i+1

    if __name__ == '__main__':

    read_excel()

    输出:

    >>> ================================ RESTART ================================

    >>>

    各项排名!

    --------------------

    空气质量:

    重庆:50.0分, 南京:50.0分, 贵阳:49.5分, 南昌:48.5分, 上海:44.5分, 武汉:42.5分, 成都:38.5分, 北京:34.0分, 广州:33.0分,

    污染程度:

    贵阳:30.0分, 武汉:13.3分, 南昌:12.4分, 重庆:11.2分, 广州:10.2分, 成都:10.2分, 上海:8.2分, 北京:8.1分, 南京:7.5分,

    其他:

    贵阳:20.0分, 武汉:18.5分, 南昌:17.8分, 成都:15.9分, 重庆:15.2分, 北京:15.2分, 南京:14.6分, 上海:14.5分, 广州:13.3分,

    得分:

    贵阳:99.5分, 南昌:78.7分, 重庆:76.4分, 武汉:74.3分, 南京:72.1分, 上海:67.1分, 成都:64.7分, 北京:57.3分, 广州:56.5分,

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  • 为了加快数据的处理能力,加快统计排名情况,需要从统计好的excel表中进行相关数据排序,并按要求输出。fenshu.xlsx空气质量污染程度其他得分上海44.58.15194914.4615467.11349北京348.09523815.1587357.25397广州...

    为了加快数据的处理能力,加快统计排名情况,需要从统计好的excel表中进行相关数据排序,并按要求输出。

    fenshu.xlsx空气质量污染程度其他得分

    上海44.58.15194914.4615467.11349

    北京348.09523815.1587357.25397

    广州3310.2336413.2710356.50467

    成都38.510.212915.9440664.65695

    武汉42.513.2679618.5227374.29069

    南京507.46145214.6357672.09721

    重庆5011.1609915.2112776.37226

    南昌48.512.391317.8260978.71739

    贵阳49.5302099.5#coding:GBK

    import xlrd

    import xlwt

    def read_excel():

    workbook = xlrd.open_workbook(r'D:\python case\fenshu.xlsx')

    #    print workbook.sheet_names()

    sheet_name = workbook.sheet_names()[1]

    sheet = workbook.sheet_by_index(1)

    sheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')

    lie = {}

    print "各项排名!"

    print '-'*20

    print sheet.cell(0,1).value.encode('GBK')+":"

    for i in range(1,sheet.nrows):

    lie[sheet.cell(i,0).value.encode('GBK')] = sheet.cell(i,1).value

    i = i+1

    newlie = sorted(lie.iteritems(),key = lambda d:d[1],reverse = True)

    for i in range(0,len(newlie)):

    print newlie[i][0]+":"+str(newlie[i][1])+"分," ,

    i = i+1

    print "\n"

    print sheet.cell(0,2).value.encode('GBK')+":"

    for i in range(1,sheet.nrows):

    lie[sheet.cell(i,0).value.encode('GBK')] = sheet.cell(i,2).value

    i = i+1

    newlie = sorted(lie.iteritems(),key = lambda d:d[1],reverse = True)

    for i in range(0,len(newlie)):

    print newlie[i][0]+":"+"%.1f" %(newlie[i][1])+"分," ,

    i = i+1

    print "\n"

    print sheet.cell(0,3).value.encode('GBK')+":"

    for i in range(1,sheet.nrows):

    lie[sheet.cell(i,0).value.encode('GBK')] = sheet.cell(i,3).value

    i = i+1

    newlie = sorted(lie.iteritems(),key = lambda d:d[1],reverse = True)

    for i in range(0,len(newlie)):

    print newlie[i][0]+":"+"%.1f" %(newlie[i][1])+"分," ,

    i = i+1

    print "\n"

    print sheet.cell(0,4).value.encode('GBK')+":"

    for i in range(1,sheet.nrows):

    lie[sheet.cell(i,0).value.encode('GBK')] = sheet.cell(i,4).value

    i = i+1

    newlie = sorted(lie.iteritems(),key = lambda d:d[1],reverse = True)

    for i in range(0,len(newlie)):

    print newlie[i][0]+":"+"%.1f" %(newlie[i][1])+"分," ,

    i = i+1

    if __name__ == '__main__':

    read_excel()

    输出:>>> ================================ RESTART ================================

    >>>

    各项排名!

    --------------------

    空气质量:

    重庆:50.0分, 南京:50.0分, 贵阳:49.5分, 南昌:48.5分, 上海:44.5分, 武汉:42.5分, 成都:38.5分, 北京:34.0分, 广州:33.0分,

    污染程度:

    贵阳:30.0分, 武汉:13.3分, 南昌:12.4分, 重庆:11.2分, 广州:10.2分, 成都:10.2分, 上海:8.2分, 北京:8.1分, 南京:7.5分,

    其他:

    贵阳:20.0分, 武汉:18.5分, 南昌:17.8分, 成都:15.9分, 重庆:15.2分, 北京:15.2分, 南京:14.6分, 上海:14.5分, 广州:13.3分,

    得分:

    贵阳:99.5分, 南昌:78.7分, 重庆:76.4分, 武汉:74.3分, 南京:72.1分, 上海:67.1分, 成都:64.7分, 北京:57.3分, 广州:56.5分,

    展开全文
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空空如也

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