工作中遇到关于excel的一个小小的问题，如下有32行71列数据，现在需要对71个列进行对调，如果是你，你会怎么解决？如果一列一列拖动，可以解决问题但是工作量大容易出错，所以得想个简便的方法。因为列标题恰好是日期，可以通过排序的方式对调，不过好像只有行排序，没有对列进行排序的功能菜单。那怎么办呢？
原数据（图一）：
预期效果（图二）:
思路一：Excel转置+排序
玩excel很溜的朋友应该能很快想到办法，我可以通过对数据复制、转置粘贴、排序，再复制、转置粘贴，不就好了么？思路是对的，我们来实现一下。
1.将图一表的sheet1中的原数据复制，再转置粘贴到sheet2：
2.对sheet2"时间“列升序排序：
3.将sheet2中的原数据复制，再转置粘贴到sheet3，得到图二。
这样就完成了上面效果啦，是不是相比手动一列一列拖动简单的多呢？看到这里可能大家会吐槽这有什么用?太简单了。实际上我想提供的是解决这么个小小问题的一些思路想法。如果这个数据量再大一点（比如一千行一前列）呢?两次复制粘贴会不会占用空间和时间（你试试会不会卡的要死）？我们可以用PowerBI来不用复制粘贴就实现转置+排序。
思路二：PowerBI转置+反转行
1.导入数据，然后点转置：
2.点击反转行（它专门有个“反转行”的功能）：
3. 再次转置：
4. 最后一步，移动最后一列到第一列（因为反转行把“时间”列给掉到后面去了）：
可以看到PowerBI的好处是不需要复制粘贴，只需要几次点击就可以完成目的。而且它解决了如果不是可以排列的日期格式数据，也可以通过反转行进行快速排列。在更多数据和非日期数据方面，是不是PowerBI更方便？
然而这样还不够，咱们这个问题是解决了，如果问题的条件又发生变化，比如我需要前三十列对调，后三十列对调，你该怎么解决呢？用上面的方法把数据拆分再合并也可以达到目的。但是如果你会使用Python，就能更加灵活的解决这类问题。
思路三：Openpyxl正向导入，反向输出
1. 导入库和数据
#load_workbook库是专门用来导入excel文件的库
from openpyxl import load_workbook
#get_column_letter库是用将数字格式单元格地址转换为字母形式
from openpyxl.utils import get_column_letter
wb = load_workbook(r"D:\Datalu\testdata\2021CPI.xlsx")
#获取Sheet1的数据
ws = wb['Sheet1']
2. 将导入的数据写入一个列表中：
total_list = []
#从第一列第一行自上往下到第一列最后一行，再第二列第一行自上往下到第二列最后一行，以此类推，竖着遍历
for r in range(1, ws.max_column + 1):
row_list = [] # 每一列建立一个小list
for c in range(1, ws.max_row + 1):
v = ws.cell(c, r).value #获取每个遍历到的单元格的值
row_list.append(v) #把每一列每个单元格的值append到列表中
total_list.append(row_list) #再把每一列数据组成的列表append到大列表total_list中
print(total_list) #打印列表
3. 将列表反转对调，再写入到sheet2中：
这样我们就实现了对71个列的对调，但是却把原本的第一列调换到最后一列去了，所以还得再放回来：
4.把”时间“列移动到第一列：
虽然是解决了问题，但是使用了二十三行代码，非常繁琐，如果对python/openpyxl库不熟悉的话可能都懒得用。不过这个好处是什么呢？就在于如果你学会使用openpyxl这个库的语法，你就可以定制绝大部分想实现的Excel的功能，你第一次解决一个问题写代码时比较麻烦，但是解决同类问题只需要改动小小部分就可以实现，而其他工具可能就变得麻烦了；还有个好处是代码一次写成，多次复用，效率大大提高。
还有没有更好方法呢？有！
思路四：pandas列标题对调
#导入数据和库
import pandas as pd
df = pd.read_excel(r"D:\Datalu\testdata\2021CPI1.xlsx")
#获取列名的列表
temp = list(df.columns)
#跟上面的思路一样，把列表对调
temp.reverse()
#把调换到最后一列的“时间”列用列表的拼接功能放到第一列
temp2 = temp[-1:]+temp[:-2]
# 生成新的数据表df2
df2 = df[temp2]
df2.to_excel('test3.xlsx',index=False)
看！六行代码搞定，既不需要你复制粘贴，也不需要反复点点点，还不需要写那么多代码，如果问题发生变动只需要改动部分代码，如果数据不能排序也可以使用列表切片的办法随便调换。是不是鲁棒性更强了呢？
把这个小问题复杂化其实也是想将复杂问题简单化，如果你知道解决问题的本质思路，你也了解多种工具，就可以综合多种情况快速解决问题而不会怼着一个工具绕圈子。另外也可以看出，Excel和BI等处理数据的能力很强大，它把绝大部分处理数据的过程都简化成小步骤，通过组合就能实现很多目的，但它限于软件的框架而有局限性，比如数据量小、缺乏程序化；而Python等编程工具的DIY程度就比较高，你可以利用它的语法读写Excel，快速反复调用，而不需要手动重复，所以我比较喜欢用Python来操作Excel实现数据分析和办公自动化。
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