pandas是一个强大的数据处理库,而openpyxl是pandas写入Excel文件时的一个引擎。你可以使用以下命令进行安装: bash pip install pandas openpyxl 加载或创建一个DataFrame: pandas使用DataFrame数据结构来处理表格数据。你可以从各种数据源加载DataFrame,或者创建一个新的DataFrame。 将数据写入Excel文件的指定列: 使用pandas...
import pandas as pd """ 1. 将字典数据写入Excel key value 为值,列"""data = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4} def save_to_excel(data): """ 将字典数据存入Excel """ pf = pd.DataFrame() # 设置列 值 表头 pf['name'] = list(data.keys()) pf['value'] = list(data...
importpandas as pd#显示所有列pd.set_option('display.max_columns', None)#显示所有行pd.set_option('display.max_rows', None) df2= pd.read_excel(r"C:\Users\xxx\Desktop\data1.xlsx") df= pd.read_excel(r"C:\Users\xxx\Desktop\bylw\data\数据.xls",sheet_name='Sheet2')#Sheet2表示第2张...
"""根据条件查询某行数据"""importpandasaspd#导入pandas库excel_file='./try.xlsx'#导入文件data=pd.read_excel(excel_file)#读入数据print(data.loc[data['部门']=='A',['姓名','工资']])#部门为A,打印姓名和工资print(data.loc[data['工资']<3000,['姓名','工资']])#查找工资小于3000的人 结果...
Python中,可以实现读取Excel文件数据,并通过第一行的数据查找到指定的列,在该列的前或后插入一列数据,插入的列数据从JSON文件中读取。处理完成后保存在原来的Excel文件中。本文主要介绍Python 读取Excel文件并在指定位置插入一列的方法。 1、使用openpyxl实现 ...
可选参数, 用于指定要冻结的最底部一行和最右边一列。storage_options=None#) 2.2 写入一个sheet表中 【注:要写入的excel和sheet已存在,则会覆盖】 importpandasaspd#创建一个数据df=pd.DataFrame({'name':['Lily','Jack','Rose','Joe'],'age':[23,23,33,45],'job':['student','doctor','worker'...
import pandas as pd 使用import读入pandas模块,并且为了方便使用其缩写pd指代。 读入待处理的excel文件: df = pd.read_excel('log.xls') 通过使用read_excel函数读入excel文件,后面需要替换成excel文件所在的路径。读入之后变为pandas的DataFrame对象。DataFrame是一个面向列(column-oriented)的二维表结构,且含有列表和...
1.1 获取指定路径的excel 首先,记得pip install pandas、pip install xlrd和pip install openpyxl 举例,获得D:\Abaqus6.14.1\temp路径下的工作簿1: #代码1.1 import pandas as pd excel_hq=pd.read_excel(r'D:\Abaqus6.14.1\temp\工作簿1.xlsx')
engine(字符串,可选):用于写入 Excel 文件的引擎。Pandas 支持多个引擎,如:openpyxl 或 xlsxwriter,但通常不需要手动指定,因为 Pandas 会自动选择合适的引擎。 案例演示: # 1、导入pandas库 import pandas # 2、将需要存储的数据构建为一个字典 data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], ...