df=pd.read_excel(file) sheet_name=file.split('.')[0] df.to_excel(writer,sheet_name=sheet_name,index=False) print(f"文件{file}已合并到{output_file}的工作表{sheet_name}") #示例使用 files_to_merge=['data1.xlsx','data2.xlsx','data3.xlsx'] merge_excels_to_sheets(files_to_merge,...
sheet_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name, skiprows=range(1, header_rows+1)) # print(sheet_data) all_data[sheet_name] = pd.concat([all_data[sheet_name], sheet_data], ignore_index=True) # 将所有合并后的数据保存到一个整体的CSV文件中 output_csv = r"C:/Users/me...
iffile.endswith("xlsx"): df=pd.read_excel(file) else: df=pd.read_csv(file) df.to_excel(writer,sheet_name=file.split('/')[-1].split('.')[0],index=False) writer.save() 现在,当前目录下的全部Excel就自动合并到一个 Excel 中的不同 sheet 中,并且sheet名是对应的文件名 来源:早起python...
其次,从 Excel 文件中读取随机模拟的数据,并定义画图用的数据。 # 数据源路径filepath='./data/问卷调查结果.xlsx' # 读取 Excel文件df = pd.read_excel(filepath, index_col='调查年度') # 定义画图用的数据category_names = df.columnslabels = df.indexdata = df.valuesdata_cum = data.cumsum(axis=...
jigou_df = pd.read_excel(jigou_path) data = {'商品内容':jigou_df['商品内容'],'数量':jigou_df['数量']} df = pd.DataFrame(data) df_expanded = df.assign(数量=df['数量'].astype(str).str.split(',')).explode('数量')
df = pd.read_excel('path/to/data.xlsx') 将DataFrame数据写入Excel文件: 代码语言:txt 复制 #将DataFrame数据写入指定的工作表 df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) # 保存Excel文件 writer.save() 这样,DataFrame的数据就会被更新到已有的Excel文件中的指定工作表(例如'Sheet1')。需要...
使用pd.read_excel函数来打开Excel文件,将文件内容读入dataframe中。 excel_file='example.xlsx'df=pd.read_excel(excel_file) 1. 2. 第三步:选择工作表 如果Excel文件包含多个工作表,可以指定工作表的名称或索引。 sheet_name='Sheet1'df=pd.read_excel(excel_file,sheet_name=sheet_name) ...
输出Excel:df_1.to_excel(excel_address),通过to_excel函数即可,若只是看一下数据结构,可以只输出Df的一部分,df_2 = df_1.head(3)即表示df_1的前3行 读入Excel:df_3 = pd.read_excel(excel_address),通过pd.read_excel,默认读取第1张表。当被读取Excel有多张表格时,可以指定拟读取工作表,sheetname="...
df=pd.read_excel("data/梁山108将.xlsx") #导入excel表格 1. 2. 3. 打印数据的数据结构 显示数据的形状(行、列)/每一列索引 /通过索引输出一列/查看列数据类型 Series结构 dataframe 创建dataframe 基本操作 #创建 data=[{'座次':'1','姓名':'宋江'},{'座次':'2','姓名':'卢俊义'},{'座次':...
df=pd.read_excel("../in/sales-funnel.xlsx") df.head 为方便起见,我们将上表中“Status”列定义为category,并按我们想要的查看方式设置顺序。 其实,并不严格要求这样做,但这样做能够在分析数据的整个过程中,帮助我们保持所想要的顺序。 df["Status"]=df["Status"].astype("category") ...