如下图，根据短跑成绩进行排名，用时越少排名越靠前。排名为整数，采用中国式排名，名次相同时取最小名次，数据添加在最后一列。根据排名对行数据进行升序排列。
图1.原始数据表
文心一言提示词打开百度“文心一言”，输入提示词：“你是pandas专家，文件路径为：D:/Samples/短跑成绩排名.xlsx。该Excel文件的第一个工作表中A1:B8为给定数据，A-B列分别为“姓名”和“短跑成绩(秒)”数据。用pandas导入Excel文件的数据，第1行为索引行，引擎为"openpyxl"，请根据短跑成绩进行排名，用时越少排名越靠前。排名为整数，采用中国式排名，名次相同时取最小名次，数据添加在最后一列。根据排名对行数据进行升序排列。”
显示结果如下：
要完成这个任务，首先你需要安装pandas和openpyxl库（如果尚未安装的话）。pandas用于数据处理，而openpyxl是用于读取Excel文件的引擎。
安装pandas和openpyxl（如果你还没有安装的话）：
pip install pandas openpyxl然后，你可以使用以下Python代码来导入Excel文件，计算排名，并排序数据：
import pandas as pd# 读取Excel文件file_path = 'D:/Samples/短跑成绩排名.xlsx'df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=0, index_col=0, engine='openpyxl')# 计算排名（中国式排名）df['排名'] = df['短跑成绩(秒)'].rank(method='min', ascending=True).astype(int)# 根据排名升序排列df_sorted = df.sort_values(by='排名')# 显示结果print(df_sorted)# 如果需要，你可以将排序后的数据框写回到Excel文件中# df_sorted.to_excel('D:/Samples/短跑成绩排名_sorted.xlsx')解释：
pd.read_excel 用于读取Excel文件，其中sheet_name=0表示读取第一个工作表，index_col=0表示将第一列设置为索引列，engine='openpyxl'指定了读取Excel文件的引擎。df['短跑成绩(秒)'].rank(method='min', ascending=True) 计算了短跑成绩的排名。method='min' 参数表示当有相同成绩时，它们将获得连续的最小排名。ascending=True 表示成绩用时越少排名越靠前。astype(int) 将排名转换为整数类型。df.sort_values(by='排名') 根据排名列对数据框进行升序排序。print(df_sorted) 打印排序后的数据框。注释掉的 df_sorted.to_excel('D:/Samples/短跑成绩排名_sorted.xlsx') 这行代码可以将排序后的数据框写回到一个新的Excel文件中，如果你需要保存排序后的结果的话。注意：代码中的文件路径和列名需要与你提供的Excel文件内容相匹配。如果列名或文件路径不同，请相应地调整代码中的字符串。
Python编辑器运行
图2.Python运行结果
图3.新生成的数据表
本合集使用的工具如下：
文心一言：3.5版本
Python编辑器：3.9.0
申明：以上结果皆为实际运行结果，如遇到无法运行可在评论区留言。部分数据来自网络，如有侵权请私信告知，感谢！
