保存数据 最后,我们可以将处理后的数据保存到一个新的Excel文件中。 # 将处理后的数据保存到新的Excel文件new_df.to_excel('new_data.xlsx',index=False) 1. 2. 运行以上代码,我们可以看到新的Excel文件new_data.xlsx已经被成功保存,并包含了处理后的数据。 总结 在本文中,我们介绍
index=False参数表示不包含行索引。 完整示例 以下是一个完整的示例,演示了如何读取Excel文件,过滤数据,并将结果写入新的Excel文件: importpandasaspd# 读取Excel文件data=pd.read_excel('data.xlsx')# 过滤数据filtered_data=data[data['age']>=18]# 将数据写入Excel文件filtered_data.to_excel('filtered_data.x...
sep='\t')rcv_data.head()ic(rcv_data)rcv_data.to_excel('瓜子二手车3.xlsx',index=False)...
d1 = pd.read_excel('test_excel.xlsx') #默认属性下读取 print("d1:\n",d1) d2 = pd.read_excel('test_excel.xlsx',sheet_name = 'AAA') #指定sheet名读取 print("dd1:\n",d2) d3 = pd.read_excel('test_excel.xlsx',sheet_name = 'BBB') #指定sheet名读取 print("d3:\n",d3)...
data.to_excel("excel.xlsx", index=False) 当然如果需要显示更多,可以查看函数的用法。 二、读取excel文件 使用pandas 的读取excel也非常简单,直接调用read_excel方法 data = pd.read_excel("excel.xlsx") 结果与上面创建的结果一样 col1 col2 col3 ...
df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) 总结 通过本文的介绍,我们了解了如何使用Python中的pandas库来读取和处理Excel文件。pandas提供了丰富的数据处理功能,使得在Python中处理Excel文件变得非常方便。希望本文能对大家有所帮助,掌握Python读取和处理Excel文件的方法。相关...
保存结果数据:使用to_csv()函数将筛选后的DataFrame对象df保存为新的.csv文件,保存路径为result_file,并设置index=False以避免保存索引列。 当然,如果我们需要对多个属性(也就是多个列)的数据加以筛选,除了上述代码中的方法,我们还可以用如下所示的代码,较之前述代码会更方便一些。
path ='C:\\Users\\Desktop\\手机报价.xlsx'df.to_excel(path,sheet_name='手机价格',index=False)# 写入CSV文件# path = 'C:\\Users\\Desktop\\手机报价.csv'# df.to_csv(path,index=False,encoding='utf-8')
写入Excel 文件:使用to_excel方法将 DataFrame 写入到名为example.xlsx的 Excel 文件中。index=False表示不写入行索引。 读取Excel 文件:使用read_excel方法从example.xlsx文件中读取数据并存储在新的 DataFrame 中。 打印数据:最后,我们打印从 Excel 文件中读取的数据以验证操作是否成功。
?dataframe3.to_excel('output3.xlsx',sheet_name='Sheet1',index=False)custom = check_port()custom.compare_dataframe() 在我们的测试过程中,我们比较了两个表格,发现几乎不存在语法错误或其他问题。我们还发现,代码执行速度很快,这意味着我们可以更快地完成数据比较任务,并有更多时间进行分析和解释。