选择要修改的工作表:sheet = workbook['sheet_name'] 使用pandas读取工作表数据:df = pd.read_excel('path_to_excel_file.xlsx', sheet_name='sheet_name') 修改数据:# 修改数据示例:将第一列的值都加上10 df['Column1'] = df['Column1'] + 10 将修改后的数据保存回工作表:with pd.ExcelWriter(...
pandas.read_excel参数“sheet_name”无法正常工作,无论怎么设置读取总是第一个sheet的内容 解决方法: (1)更新的你的python版本 (2)将sheet_name改写成sheetname
sheet_name='Sheet1')# 删除gender列,需要指定axis为1,当删除行时,axis为0data = data.drop('gender', axis=1)# 删除第3,4行,这里下表以0开始,并且标题行不算在类data = data.drop([2, 3], axis=0)# 保存DataFrame(data).to_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=...
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) 在to_excel方法中,我们需要指定ExcelWriter对象、sheet名称和index参数。index参数用于指定是否将DataFrame的索引写入Excel文件中。通常,为了避免不必要的索引信息,我们会将index参数设置为False。 最后,使用ExcelWriter对象的save方法保存修改后的Excel文件。这一...
需要注意的是,这里的data为excel数据的一份拷贝,对data进行修改并不会直接影响到我们原来的excel,必须在修改后保存才能够修改excel。保存的代码如下: DataFrame(data).to_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True) 这时候我们再打开example.xlsx文件看看是否更改了: ...
需要注意的是,这里的data为excel数据的一份拷贝,对data进行修改并不会直接影响到我们原来的excel,必须在修改后保存才能够修改excel。保存的代码如下: DataFrame(data).to_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True) 1 这时候我们再打开example.xlsx文件看看是否更改了: ...
sheet_name='Sheet1', index=False, engine='openpyxl')读取名为"input.xlsx" 的 Excel 工作簿中的...
pandas.read_excel参数“sheet_name”无法正常工作 pandas.read_excel参数“sheet_name”无法正常工作,无论怎么设置读取总是第一个sheet的内容 解决方法: (1)更新的你的python版本 (2)将sheet_name改写成sheetname
1)sheet_name参数 含义:选择要读取的sheet表; sheet_name=0表示默认读取第一个sheet表,等同于sheet_name=“sheet名称”; sheet_name=[“sheet名”,0]会返回一个字典,然后可以利用键获取每一个sheet表中的数据; sheet_name=None也会返回一个字典,但是会返回全部的sheet表; ...
新建import pandas as pd# 读取Excel文件excel_file = pd.ExcelFile('your_file.xlsx')# 获取所有工作表的名称sheet_names = excel_file.sheet_names# 创建一个新的Excel文件来保存修改后的工作表writer = pd.ExcelWriter('modified_file.xlsx 文件路径 表数据 html python遍历sheet_name 01 数据数据在编程中...