value=result['销售利润'] workbook.save() workbook.close() app.quit() 第13行代码中的astype()是pandas模块中DataFrame对象的函数,用于转换指定列的数据类型。该函数的语法格式和常用参数含义如下。 第14行代码中groupby()函数后接的sum()函数用于进行求和汇总,还可以使用其他函数完成其他类型的汇总运算。常用...
DataFrame([[1,2], [3,4]], columns=['A', 'B']) sheet1.range('A1').value = df # 读取数据,输出类型为DataFrame sheet1.range('A1').options(pd.DataFrame, expand='table').value # 支持添加图片的操作 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure() x = np.a...
sht.range('B2').value=7 向表二中导入dataframe类型数据 第一步：连接表二 第二步：生成一个datafra...
doc="单元格编号")@xw.arg("title",doc="标题")def show(cell,title): wb=xw.books.active sht=wb.sheets.active df=pd.DataFrame(columns=["时间","价差"]) # 缓存从Excel指定单元格获得的当前价差 df=df.append({"时间":datetime.now(),"价差":sht.range(cell).value},ignore...
conda update pandas 1. 二、 Excel文件的读取和写入 (一)、文件读取 : 2.1、示例1:读取本地工作表并原样输出 #导入模块xlrd import xlrd #打开工作簿Book wb = xlrd.open_workbook('../Stu_pack/school.xls') #指定工作簿中的工作簿sheet sheet = wb.sheet_by_index(0) ...
DataFrame(df2, columns=["CODE", "NAME", "MOD", "COMP"]) engine.close() return df3, df4, df1, df2, df5 2、数据处理 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def data_factory(BuildID,task): # 获取数据库建筑能耗数据包 try: # 获取数据库建筑能耗数据包部分 DATA_1 = Data...
tz_convert tz_localize unique unstack update 49. value_counts values var view where 50. xs 两者同名的方法有181个,另各有30个不同名的: 1. >>> A,B = [_ for _ in dir(pd.DataFrame) if 'a'<=_[0]<='z'],[_ for _ in dir(pd.Series) if 'a'<=_[0]<='z'] 2. >>> len(...
range('F1').value = np_data #写入numpy array数据类型import pandasaspddf = pd.DataFrame([[1,2], [3,4]], columns=['a','b'])sht.range('A5').value = df #将pandas DataFrame数据类型写入excelsht.range('A5').options(pd.DataFrame,expand='table').value #将数据读取,输出类型为DataFrame...
sht.range('A1').value = df sht.range('A1').options(pd.DataFrame, expand='table').value ```### 5、连接**Matplotlib** 画图```pythonimportmatplotlib.pyplotasplt fig = plt.figure() plt.plot([1,2,3,4,5]) sht.pictures.add(fig, name='MyPlot', update=True) 1.6...
1. Set cell values in the entire DF using replace() We’ll use the DataFrame replace method to modify DF sales according to their value. In the example we’ll replace the empty cell in the last row with the value 17. survey_df.replace(to_replace= np.nan, value = 17, inplace=True...