python 调用pandas在excel中新增列的代码

使用 pandas 库在 Excel 中新增列也非常简单，以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('file.xlsx')

# 在第一列新增一列
df.insert(loc=0, column='New Column', value='New Data')

# 将数据写入新增的列
df['New Column'] = 'New Data'

# 将修改后的数据保存到 Excel 文件
df.to_excel('file.xlsx', index=False)

上面的代码将在第一列新增一列，并在新列中写入数据。你可以根据自己的需求来修改代码。注意，最后一行的 `index=False` 参数可以将索引列从 Excel 中删除。

相关问题

python 读取excel中的某个工作表的内容，计算sha256的值，取前14位，然后在当前工作表中新增一列保存并输出excel

在Python中，你可以使用pandas库来读取Excel文件，openpyxl或xlrd库来操作Excel内容，然后再使用hashlib库计算SHA256值。以下是使用openpyxl库的一个简单示例：

首先，安装所需的库：

pip install pandas openpyxl

然后，编写以下代码：

import hashlib
import pandas as pd

def compute_sha256_and_shorten(file_path, sheet_name):
    # 读取Excel文件并选择特定的工作表
    excel_file = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
    
    # 假设原始数据存储在一个名为'data'的列中
    data_list = excel_file['data'].tolist()

    sha256_values = []
    for row in data_list:
        # 对每一行的数据计算SHA256值
        hash_object = hashlib.sha256(row.encode('utf-8'))
        hex_dig = hash_object.hexdigest()

        # 取前14位
        shortened_hash = hex_dig[:14]

        sha256_values.append(shortened_hash)

    # 创建一个新的DataFrame来保存结果，并添加到原工作表的末尾
    new_df = pd.DataFrame({'SHA256_14_Bits': sha256_values}, index=excel_file.index)

    # 将新列写入原始工作表
    with pd.ExcelWriter(file_path, engine='openpyxl') as writer:
        excel_file = pd.concat([excel_file, new_df], axis=1)  # 合并原始和新数据
        excel_file.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

    return shortened_hash

# 调用函数并指定文件路径、工作表名
file_path = 'your_excel_file.xlsx'
sheet_name = 'Sheet1'
result = compute_sha256_and_shorten(file_path, sheet_name)
print(f"计算完成并保存在工作表{sheet_name}的新列SHA256_14_Bits中.")

这个脚本会读取指定的工作表，计算每一行数据的SHA256值并保存前14位，然后在原始工作表的最后一列添加新的SHA256值。

使用python在excel中插入包装程序外壳对象

在Python中，可以使用pandas库结合openpyxl库来操作Excel文件，包括插入和包装程序外壳对象。例如，如果你想要将一个Python函数的结果保存到Excel的工作表中，你可以这样做：

首先，确保已经安装了`pandas`和`openpyxl`库，如果没有，可以通过pip安装：

pip install pandas openpyxl

然后，创建一个封装了你需要的操作的函数，比如计算某个数据集的平均值：

import pandas as pd

def calculate_average(df_column):
    return df_column.mean()

接下来，读取Excel数据并调用这个函数：

def insert_to_excel(file_path, worksheet_name, column_name, result):
    # 加载现有的Excel文件
    wb = load_workbook(filename=file_path)
    ws = wb[worksheet_name]  # 获取特定工作表

    # 计算并获取结果
    result_value = calculate_average(ws[column_name])  # 传入列名作为DataFrame的列

    # 插入新的行
    ws.append([None] * len(ws.columns))  # 新增一行
    ws.cell(row=len(ws) + 1, column=ws.max_column + 1).value = result_value  # 插入计算结果

    # 保存更改
    wb.save(file_path)

最后，调用这个函数并将结果保存到Excel：

file_path = "example.xlsx"
worksheet_name = "Sheet1"
column_name = "DataColumn"  # 替换为实际的列名
result = insert_to_excel(file_path, worksheet_name, column_name, some_data_column)

这里的`some_data_column`应替换为你要计算平均值的实际数据列。