首先,我们需要使用pandas库来读取Excel文件。下面是代码示例: importpandasaspd# 读取Excel文件data=pd.read_excel('input.xlsx') 1. 2. 3. 4. 这段代码使用pd.read_excel函数来读取Excel文件,并将读取到的数据保存在data变量中。 步骤2:创建新的Excel文件 接下来,我们需要使用openpyxl库来创建一个新的Excel文件。
步骤四:另存为新的Excel文件 最后,我们将处理后的数据保存为一个新的Excel文件。使用pandas库中的to_excel函数,可以将数据框(Dataframe)对象保存为Excel文件。 df.to_excel('output.xlsx',index=False) 1. 上述代码中,output.xlsx是我们要保存的新文件的文件名。to_excel函数会将数据框保存为一个Excel文件,并且...
首先,我们需要使用pandas库来读取Excel文件,并选择我们感兴趣的列。假设我们的原始Excel文件名为original.xlsx,并且我们想要读取的列名为'ColumnA'。 python import pandas as pd # 读取原始Excel文件的指定列 df_original = pd.read_excel('original.xlsx', usecols=['ColumnA']) 创建一个新的DataFrame或加载目标...
1:5 指定列的范围:这里其实是左闭右开,即1到4,即excel中的第2列到5列(注意0才是第1列) 为了确定读取的是否正确,可以先打印出部分读取的数据确认一下,如先读取5行。 import numpy as np import pandas as pd import xlwt #原始excel文件名 file = 'data1' #读取excel中所有数据 ori = pd.read_excel...
import pandas as pd import time rootdir=r"G:\20220613库存\分类\\" rootexcel=r"G:\20220613库存\总表.xlsx" #获取所有sheet名 df0=pd.ExcelFile(root
最近碰到一个问题，需要读取后缀为xlsx的文件，因此在此总结一下python对于xlsx文件的读写。 一般如果是...
在excel中录入数据,另存为csv utf-8(comma delimited)格式。 python的spyder编辑器中复制粘贴以下代码,pandas的功能比较多,此处只是选择常用的去重、排序和分类汇总测试: import os #此处定义路径后,打开和导出的文件都会指向该路径。 os.chdir(r'E:\officetest\python\pandas\csv') ...
一:Pandas操作Excel 1.1: 创建/读取excel文件 读取excelpd.read_excel(filepath) 读取指定标题行pd.read_excel(filepath,header=2) 读取设置索引列pd.read_excel(filepath,index_col=col_name) 设置索引列df.set_index(col_name)或者df=df.set_index('ID',inplace=True) ...
使用openpyxl 写入Excel数据 1、获取workbook 2、获取 worksheet 3、再然后 获取单元格 进行操作 4、保存文件 pandas 写入Excel中数据的除了xlwt和openpyxl之外。Pandas也是可以实现这种功能的。它纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具，能使我们快速便捷地处理数据。接下来我们就看看...