如何在python中选择列的元素并对其排序？

我需要社区的帮助来解决一个问题。基本上，我有一个excel数据库，其中包含一系列信息：列车号、出发日期、票价、列车所有者（NTV或TRN）和市场（列车将覆盖哪个车站）

现在，我已经创建了一个代码来过滤其中的一些信息，但我遗漏了一个部分：给定一个特定的市场、类别和出发日期范围，我如何才能为每列带有CXR=“NTV”的列车找到一列带有CXR=“TRN”且出发日期在距NTV列车正负40分钟之内的列车（我需要显示这些信息以及车费）

我还需要并排显示结果（最好也在excel上导出），以便进行快速轻松的比较

excel文件照片

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另外，很抱歉照片质量不高，我不知道如何更新excel文件

不知道您的数据是什么样子的，我建议采用以下方法：

• 将数据拆分为两个数据帧-每列一个：

  df1=data.loc[data['CXR']=='NTV']

  和

  df2=data.loc[data['CXR']=='TRN']

• 然后，再次合并两个数据帧，使用适当的公差进行近似合并
• 最后，您可以检查是否有多个匹配项，然后只选择最接近的一个，可以使用

  merge\u data.groupby（…）.first（）

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也许，通过一些示例数据，您可以得到更准确的答案。

运行pd.read\u excel（excelfile）.head（5）.to\u dict（）并粘贴打印输出。还可以共享您的预期输出。您可以将此作为指导编辑：类似sammywemmy的内容如何添加excel文件？这将使事情变得非常清楚

df=pd.read\u excel（“file.xlsx”）

，我的意思是，在堆栈溢出上，您可以轻松地进行检查，正如sammywemmy在上面写的那样，

pd.read\u excel（excelfile）.head（5）.to\u dict（）

是一种方法。可以很容易地将输出读入数据帧。只需添加必要的行就可以重新创建问题。也许值得创建一个包含两个条目的示例数据集，您可以在其中测试代码。这样还可以手动检查结果是否正确。好的，我打印了结果但我仍然需要弄清楚如何以“可读”的方式发布给其他用户。很抱歉，但我对堆栈溢出和python本身还是有点陌生！

import pandas as pd
import datetime

data = pd.read_excel (r'C:\Users\robda\Downloads\out_ow_train.xlsx')



pd.DataFrame([['2020-03-05 00:00:00', 8502, 'B',71,'FCOFLR','TRN']], 
             columns = ['DDTIME2','DTRAIN','CLASS','FARE','MARKET','CXR'])

OUTPUT 
DDTIME2             DTRAIN          CLASS   FARE    MARKET  CXR
2020-03-05 00:00:00 8502    B       71      FCOFLR  TRN

NS = ['TRNMXP','TRNPMF','TRNBLQ','TRNFLR','TRNFCO','TRNNAP','TRNQSR','MXPPMF','MXPBLQ','MXPFLR','MXPFCO','MXPNAP','MXPQSR',
  'PMFBLQ','PMFFLR','PMFFCO','PMFNAP','PMFQSR','BLQFLR','BLQFCO','BLQNAP','BLQQSR','FLRFCO',
  'FLRNAP','FLRQSR','FCONAP','FCOQSR','NAPQSR']
dates = ["2020-03-05","2020-03-10"]
classes = ['E']
time = pd.date_range( start = min(dates), end = max(dates), freq='Min')

df.MARKET.isin(NS)
df.DDATE.isin(dates)
df.CLASS.isin(classes)
df.DTIME2.isin(time)

df[df.MARKET.isin(NS) & df.DDATE.isin(dates) & df.CLASS.isin(classes) & df.DTIME2.isin(time)]