import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') # 插入列 for col_num in range(4, 9): df.insert(loc=col_num, column=f'列{col_num-3}', value=None) # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件 df.to_excel('结果.xlsx', index=False) test() 4...
最快的方法是使用pandas提供的.insert()方法。该方法接受以下参数: loc–用于插入的索引号 column–列名称 value–要插入的数据 让我们使用前面的示例来演示。我们的目标是在第一列之后插入一个值为100的新列。注意,insert()方法将覆盖原始的df。 图1 方括号法 现在给列赋值,而不是引用它。继续上一个示例: 图...
如果需要物理上插入空列,需要手动处理整列数据的移动,这通常比较复杂。 保存修改后的Excel文件: python workbook.save('your_modified_excel_file.xlsx') (可选)验证新列是否成功添加: 你可以手动打开保存的Excel文件来验证新列是否成功添加。 使用pandas 导入库: python import pandas as pd 加载目标Excel...
importpandasaspd# 读取Excel文件df=pd.read_excel('原始文件.xlsx')# 在原始数据后插入新列df.insert(loc=len(df.columns),column='新列名',value='')# 写入新数据到新列df['新列名']=['新数据1','新数据2','新数据3']# 保存修改后的Excel文件df.to_excel('修改后的文件.xlsx',index=False) 1....
importpandasaspd# 读取Excel文件df=pd.read_excel('data.xlsx',sheet_name='原始数据') 1. 2. 3. 4. 上述代码将data.xlsx文件中的原始数据工作表读取为一个DataFrame对象,并赋值给变量df。 插入新列 接下来,我们可以使用pandas的insert()函数在DataFrame中插入新的列。insert()函数的语法如下: ...
1.将两张excel表格竖向合并 2.在表格中加入新的一行,替换某行数据 3.增加列,删除列,插入列,更换列名字 importpandasaspdscore_01=pd.read_excel('E:/python study/行列操作.xlsx')score_02=pd.read_excel('E:/python study/行列操作2.xlsx')print(score_01,score_02) ...
print("新列已成功插入并保存!") 2、使用pandas实现 Pandas 是Python编程语言中用于数据分析和操作的高性能、易用的开源库。它提供了高效、灵活的结构化数据对象,以及一系列用于数据分析和操作的工具。 importpandasaspdimportjson# 读取JSON文件withopen('data.json','r')asf: ...
# coding: utf-8# 给每个excel中的sheet增加一列,值为excel名-sheet名.xlsxfrompathlib import Pathimport pandasaspdpath = Path(r'E:\PythonCrawler\python_crawler-master\MergeExcelSheet\file\777')excel_list = [(i.stem, pd.concat(pd.read_excel(i, sheet_name=None)))foriinpath.glob("*.xls*"...
importpandas as pdimportdatetime as dtdefhandleFrontEnd(frontIO):#处理【上周前端发版】开始sheet_front_end = pd.read_excel(frontIO, sheet_name='Sheet1', header=None)#columns=['时间','项目', '人员', '团队', '发布原因', '是否记为Bug']col_project =0 ...