参数: - file_path (str): Excel 文件路径 - sheet_name (str or int): 工作表名称或索引,默认读取第一个工作表 返回: - DataFrame: 包含Excel 数据的 DataFrame """ # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) # 按行处理数据 for index, row in df.iterrows():...
importpandasaspd# 导入pandas库用于数据处理# 读取Excel文件file_path='path/to/your/excel_file.xlsx'# 替换成你的文件路径data=pd.read_excel(file_path)# 使用pandas的read_excel函数读取数据# 遍历每一行forindex,rowindata.iterrows():# iterrows方法返回每一行的索引和数据# 在这里处理每一行的数据print(f"...
# 将数据写入Excel文件 for idx, row in data.iterrows():sheet.append([idx.strftime('%Y-%m-%d'), row['Open'], row['High'], row['Low'], row['Close'], row['Volume']])# 保存文件 workbook.save('stock_data.xlsx')上述代码中，我们首先导入所需的库，并使用yf.download()函数从Yahoo Fina...
创建一个Excel文件，并将DataFrame中的数据写入其中：```python # 创建Excel工作簿和工作表 wb = Workbook()ws = wb.active # 将DataFrame中的数据写入Excel工作表 for index, row in df.iterrows():for col_index, value in enumerate(row):ws.cell(row=index+1, column=col_index+1, value=str(value)...
with open("example_processed.csv", "w", newline="") as f: f.write(col1_data_processed_str) ``` 5.结论 综上所述,Python 的 iterrows 用法在处理 CSV 文件和 Excel 文件时具有很高的灵活性和较好的性能,但同时也存在内存占用较高和广播操作受限的问题。©...
1# -*- coding: utf-8 -*- 2""" 3Created on Thu Jul 6 22:04:48 2023 4 5@author: fkxxgis 6""" 7 8import pandas as pd 910df = pd.read_csv(r"E:\Train_Model.csv")1112result_df = pd.DataFrame()13for index, row in df.iterrows():14 value = row["inf_dif"]15if va...
随后,我们使用df.iterrows()遍历原始数据的每一行,其中index表示行索引,row则是这一行具体的数据。接下来,获取每一行中inf_dif列的值,存储在变量value中。 此时,我们即可基于我们的实际需求,对变量value的数值加以判断;在我这里,如果value的值小于等于-0.1或大于等于0.1,则就开始对这一行加以复制;因为我这里需要复...
首先,使用sheet_names属性获取Excel文件中的所有工作表名。然后,使用parse()函数读取每个工作表的数据。接下来,使用iterrows()函数遍历每行数据,其中index表示行索引,row表示行数据。在循环中,可以根据需要对每行数据进行相应的操作。 以上是使用Python遍历Excel文件的基本步骤。根据具体需求,可以使用pandas库提供的丰富功...
df=pd.read_excel('data.xlsx')forindex,rowindf.iterrows():print(row) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 总结 在本文中,我们学习了如何使用Python的pandas库来读取Excel文件,并使用循环的方式打印出所有行的数据。通过使用pandas库,我们可以快速高效地处理大规模的数据集。希望本文对你有所帮助,谢谢阅读!
#根据ds_df来写excel,只写该写的单元格forrow_idx,rowinds_df.iterrows():total_capabity_val=row[('Total','Capabity')].strip()total_capabity1_val=row[('Total','Capabity.1')].strip()#Total和1Gb Eqv.所在的行不写iftotal_capabity_val!='Total'andtotal_capabity_val!='1Gb Eqv.':#给De...