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20.修改列的数据

liuian 2025-03-11 18:03 15 浏览

案例导入

如下图,将下表中“年龄”一列的数据都+1,然后另存为一份新的文件“修改后的员工信息”。

文心一言提示词

打开百度“文心一言”,输入提示词:“你是pandas专家,文件路径为:D:/Samples/员工信息.xlsx。该Excel文件的第一个工作表中A-D列为给定数据。用pandas导入Excel文件的数据,引擎为"openpyxl"。在导入的数据中,将“年龄”列数据加1。输出修改后的表数据,并在同目录下另存为“修改后的员工信息”。添加代码注释。

显示结果如下:

首先,确保你已经安装了pandasopenpyxl库。如果没有安装,你可以使用以下命令进行安装:

pip install pandas openpyxl

接下来,我将提供Python代码来执行你的要求。

import pandas as pd

# 定义文件路径
file_path = 'D:/Samples/员工信息.xlsx'

# 使用pandas的read_excel函数读取Excel文件的数据
# 指定引擎为'openpyxl',并只读取第一个工作表
# 假设A-D列包含我们需要的数据,并且"年龄"在C列(根据常规Excel列命名,A=1, B=2, C=3, D=4)
df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl', sheet_name=0, usecols='A:D')

# 假设"年龄"列在DataFrame中的列名是'年龄'
# 将"年龄"列的数据加1
df['年龄'] = df['年龄'] + 1

# 查看修改后的数据
print(df)

# 在同目录下另存为“修改后的员工信息.xlsx”
# 使用to_excel函数,并指定索引不保存
output_path = 'D:/Samples/修改后的员工信息.xlsx'
df.to_excel(output_path, index=False, engine='openpyxl')

# 完成操作
print(f'数据已修改并保存到文件:{output_path}')

请确保Excel文件中"年龄"列的名称与代码中使用的名称相匹配,否则你需要修改代码中的列名以匹配实际数据。此外,usecols='A:D'假定你只对A到D列感兴趣,并且这些列包含你需要的所有数据。如果列的顺序或名称不同,请相应地调整代码。

代码注释已经添加在相应的代码行旁边,解释了每一步的操作。在保存修改后的数据到新文件时,我们使用了index=False参数来避免将DataFrame的索引保存到Excel文件中,这通常是处理表格数据时的一个好习惯。

Python编辑器运行


本合集使用的工具如下:

文心一言:3.5版本

Python编辑器:3.9.0

申明:以上结果皆为实际运行结果,如遇到无法运行可在评论区留言。部分数据来自网络,如有侵权请私信告知,感谢!

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