这篇文章将为大家详细讲解有关Pandas如何对带有Multi-column(多列名称)的数据排序并写入Excel中，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
Pandas的多列排序和写入Excel
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Pandas提供了强大的数据处理功能，其中包括对带有多列名称的数据进行排序并写入Excel的能力。通过以下步骤，您可以轻松完成此操作：
1. 导入Pandas和Excel模块
import pandas as pd
import openpyxl2. 读取数据
使用read_excel()函数从Excel文件中读取数据，并指定要读取的数据范围：
df = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1", header=0, usecols="A:D")3. 多列排序
使用sort_values()函数对数据进行多列排序。提供要排序的列名称列表，并指定升序或降序：
df = df.sort_values(by=["Column A", "Column B"], ascending=[True, False])4. 写入Excel
使用to_excel()函数将排序后的数据写入Excel文件：
df.to_excel("sorted_data.xlsx", index=False)5. 导出到特定单元格
如果您希望将数据导出到Excel中的特定单元格，可以使用startrow和startcol参数：
df.to_excel("sorted_data.xlsx", index=False, startrow=5, startcol=2)6. 使用OpenPyXL格式化Excel
OpenPyXL模块提供了附加选项，用于格式化和自定义Excel输出。您可以使用以下代码调整单元格格式、合并单元格以及添加图表：
# 导入OpenPyXL
from openpyxl import Workbook, load_workbook
# 创建一个工作簿
wb = Workbook()
# 加载排序后的数据
ws = wb.active
ws.append(df.columns.tolist())
for row in df.itertuples(index=False):
ws.append(row)
# 设置单元格格式
for col in range(1, len(df.columns) + 1):
ws.column_dimensions[col].width = 20
# 合并标题单元格
ws.merge_cells("A1:D1")
# 添加图表
chart = openpyxl.chart.BarChart()
chart.add_data(ws, "Sheet1!$A$2:$D$11")
chart.title = "排序后的数据"
ws.add_chart(chart, "E1")
# 保存工作簿
wb.save("formatted_sorted_data.xlsx")其他提示：
- 确保Excel文件已关闭，否则可能会出现写入权限错误。
- 如果数据包含空值或NaN值，请使用
dropna()函数对其进行处理。 - 您可以在Pandas文档中找到有关排序和Excel写入的更多信息。
以上就是Pandas如何对带有Multi-column(多列名称)的数据排序并写入Excel中的详细内容，更多请关注编程学习网其它相关文章！
