读取excel文件第一页,第二列数据,写入excel文件中第三页,第二列,最后一行,语言方向:Python,系统环境:Linux


以下是使用 Python 的 `pandas` 库来实现读取 Excel 文件第一页(通常称为第一个工作表)的第二列数据,并将其写入到同一个文件的第三页(第三个工作表)的第二列的最后一行的代码示例: ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=0) # 0 表示第一个工作表 # 获取第一页第二列数据 column_data = data.iloc[:, 1] # 1 表示第二列 # 打开 Excel 文件进行写入 with pd.ExcelWriter('your_file.xlsx', mode='a') as writer: # 写入到第三页第二列最后一行 new_data = pd.DataFrame({ 'col': [column_data[-1]] # 取最后一个元素 }) new_data.to_excel(writer, sheet_name=2, index=False, header=False, startrow=len(data[1]) - 1) # 2 表示第三个工作表 # 额外注意点: # 1. 确保文件路径 'your_file.xlsx' 是正确的。 # 2. 如果 Excel 文件中有格式或样式,写入时可能会丢失。 # 3. 处理大量数据时,可能需要考虑性能优化。 ``` [2025-01-02 17:55:19 | AI写代码神器 | 293点数解答]
相关提问
- import win32com.client import os def excel_to_pdf(input_file, output_file): # 确保输入文件存在 if not os.path.exists(input_file): raise FileNotFoundError(f"文件 {input_file} 不存在") # 创建 Excel 应用程序实例 excel = win32com.client.Dispatch("Excel.Application") excel.Visible = False # 不显示 Excel 窗口 try: # 打开 Excel 文件 wb = excel.Workbooks.Open(input_file) # 设置页面布局为 A4 横向 for ws in wb.Worksheets: ws.PageSetup.Orientation = 2 # 2 表示横向 (507点数解答 | 2025-03-10 15:48:12)156
- 帮我写一个批处理文件,内容如下: 1、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中p=的值改为"参数表.xlsx"中c列对应的值; 2、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中t=的值改为"参数表.xlsx"中b列对应的值; 3、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中s=的值改为"参数表.xlsx"中d列对应的值; 如: 参数表.xlsx中a列a1,a2,a3;b列1.5,2,3;c列为10,20,30;d列100,101,102; 文件.txt中的行 1:l p[54:a1] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=10,ed=1]; 2:l p[57:a2] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=11,ed=1]; 3:l p[67:a3] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=12,ed=1]; 文件.txt修改后为 1:l p[54(811点数解答 | 2024-12-05 12:58:37)222
- 帮我写一个批处理文件,内容如下: 1、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中p=的值改为"参数表.xlsx"中c列对应的值; 2、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中t=的值改为"参数表.xlsx"中b列对应的值; 3、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中s=的值改为"参数表.xlsx"中d列对应的值; 参数表.xlsx中a列a1,a2,a3;b列1.5,2,3;c列为10,20,30;d列100,101,102; 文件.txt数据 1:l p[54:a1] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=10,ed=1]; 2:l p[57:a2] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=11,ed=1]; 3:l p[67:a3] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=12,ed=1]; 文件.txt修改后数据 1:l p[54:a1(531点数解答 | 2024-12-05 13:20:42)229
- 帮我写一个批处理文件,内容如下: 1、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中p=的值改为"参数表.xlsx"中c列对应的值; 2、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中t=的值改为"参数表.xlsx"中b列对应的值; 3、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中s=的值改为"参数表.xlsx"中d列对应的值; 参数表.xlsx中a列a1,a2,a3;b列1.5,2,3;c列为10,20,30;d列100,101,102; 文件.txt数据 1:l p[54:a1] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=10,ed=1]; 2:l p[57:a2] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=11,ed=1]; 3:l p[67:a3] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=12,ed=1]; 文件.txt修改后数据 1:l p[54:a1(495点数解答 | 2024-12-05 13:22:26)201
- c:\python\venv\zzz\scripts\python.exe c:\python\main.py traceback (most recent call last): file "c:\users\意\appdata\local\programs\python\python311\lib\site-packages\urllib3\connection.py", line 199, in _new_conn sock = connection.create_connection( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ file "c:\users\意\appdata\local\programs\python\python311\lib\site-packages\urllib3\util\connection.py", line 85, in create_connection raise err file "c:\users\意\appdata\local\programs\python\pyt(161点数解答 | 2024-10-31 00:39:36)247
- java调用python接口使用的string pythonscriptpathpng = "ruoyi-edu\\src\\main\\java\\com\\gtvote\\edu\\python\\pptutils.py"; processbuilder pbpng = new processbuilder("python", pythonscriptpathpng, pptfilepath, "png"); process ppng = pbpng.start(); // 读取 python 脚本写入的文件 bufferedreader reader = new bufferedreader(new filereader("count.txt")); ppng.waitfor(); 传入的中文是乱码(160点数解答 | 2024-06-06 17:18:39)267
- java调用python接口使用的 string pythonscriptpathpng = "ruoyi-edu\\src\\main\\java\\com\\gtvote\\edu\\python\\pptutils.py"; processbuilder pbpng = new processbuilder("python", pythonscriptpathpng, pptfilepath, "png"); process ppng = pbpng.start(); // 读取 python 脚本写入的文件 bufferedreader reader = new bufferedreader(new filereader("count.txt")); ppng.waitfor(); 传入的中文变成了乱码(344点数解答 | 2024-06-06 17:19:55)380
- java调用python接口使用的 string pythonscriptpathpng = "ruoyi-edu\\src\\main\\java\\com\\gtvote\\edu\\python\\pptutils.py"; processbuilder pbpng = new processbuilder("python", pythonscriptpathpng, pptfilepath, "png"); process ppng = pbpng.start(); // 读取 python 脚本写入的文件 bufferedreader reader = new bufferedreader(new filereader("count.txt")); ppng.waitfor(); java传入的中文值变成了乱码(264点数解答 | 2024-06-06 17:27:09)241
- [ { "id": 1, "parentId": 0, "spread": true, "title": "数据", "path": "", "status": 1, "sort": 1, "parentTitle": null, "children": [ { "id": 2, "parentId": 1, "spread": false, "title": "项目-知识库", "path": "/cms/data/questionprolist.html", "status": 1, "sort": 2, "parentTitle": "数据", (603点数解答 | 2025-04-15 22:48:51)107
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(506点数解答 | 2025-03-23 14:32:14)177
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(116点数解答 | 2025-03-26 22:22:15)206
- 阅读代码完成填空1~7题 import numpy as np # 生成 1000 个服从正态分布的随机整数(均值 100,标准差 8) np.random.seed(42) num1 = np.random.normal( ______, 8, size=1000).reshape(-1,1). ______ #第1、2空 # 生成 1000 个 1 到 10 之间的随机整数 num2 = np.random.randint(1, ______, size=1000).reshape(-1,1) #第3空 # 合并数据 data = np.__________((num1, num2), axis=_________) #第4、5空 # 保存到 CSV 文件,数据间以逗号间隔,保存格式为整数%d np.savetxt("data.csv", data, delimiter="_________", fmt='%d',header="num1,num2", comments="") #第6空 # 读取 CSV 文(178点数解答 | 2025-03-26 22:26:30)241