写一个提取xlsx文件第100行到1000行的python代码并保存到新的xlsx文件中

为了将提取的数据保存到新的 `xlsx` 文件中，你可以使用 `pandas` 模块的 `to_excel` 函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取xlsx文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', header=None)

# 提取100行到1000行的数据
new_df = df.iloc[99:999]

# 将数据保存到新的xlsx文件中
new_df.to_excel('new_file.xlsx', index=False, header=False)

在这个示例代码中，我们使用了前面提到的方法提取第100行到1000行的数据。然后，我们使用 `to_excel` 函数将数据保存到新的 `xlsx` 文件中。`to_excel` 函数的第一个参数是要保存的文件名，第二个参数 `index=False` 表示不将行索引写入文件中，第三个参数 `header=False` 表示不将列名写入文件中。这样，我们就可以将提取的数据保存到新的 `xlsx` 文件中了。

相关问题

写一个提取xlsx文件第100行到1000行的python代码

你可以使用 `pandas` 模块来读取 `xlsx` 文件并提取指定行的数据。这里是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取xlsx文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', header=None)

# 提取100行到1000行的数据
new_df = df.iloc[99:999]

# 输出新的数据
print(new_df)

在这个示例代码中，我们首先使用 `pandas` 的 `read_excel` 函数读取了一个 `xlsx` 文件。然后，我们使用 `iloc` 函数提取第100行到1000行的数据（注意，这里的行数是从0开始计数的，所以第100行的索引为99，第1000行的索引为999）。最后，我们将提取到的数据存储在 `new_df` 变量中，并使用 `print` 函数输出它们。

我需要使用python语言对100个excel文件进行内容的提取，提取每个文件中第五列的所有数据，同时把提取出来的数据汇总到一个新的excel文件里。可以发给我代码吗？

当然可以，以下是代码示例：

import glob
import pandas as pd

# 获取所有excel文件的路径
file_list = glob.glob("*.xlsx")

# 创建一个空的DataFrame来存储提取的数据
df = pd.DataFrame(columns=["Data"])

# 循环读取每个文件的第五列数据，并添加到df中
for file in file_list:
    data = pd.read_excel(file, usecols=[4])
    df = df.append(data)

# 将提取的数据保存到新的excel文件中
df.to_excel("output.xlsx", index=False)

需要注意的是，以上代码假设所有excel文件都位于当前工作目录下，并且所有文件的第五列数据都为数值类型。如果你的数据类型不同，需要根据实际情况进行修改。