python 调用pandas在excel中新增列的代码
时间: 2023-10-05 20:14:40 浏览: 213
使用 pandas 库在 Excel 中新增列也非常简单，以下是示例代码：
```python
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表格所有的sheet，在第一列后面新增‘盖码合并’和‘箱码合并’对每行数据进行求和，如列名有'A','B','C','W','E'则将数值求和结果写在‘盖码合并’该列，如列名是‘D’,'F'，‘U’,'I'则将求和结果写在‘箱码合并’这列
可以使用Python的pandas库来读取Excel表格，并针对每个sheet进行操作，示例代码如下：
```python
import pandas as pd
# 读取Excel表格
excel_file = pd.ExcelFile('表格文件名.xlsx')
# 创建新的sheet
with pd.ExcelWriter('表格文件名.xlsx') as writer:
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
# 读取当前sheet的数据
df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name)
# 计算盖码合并的和
sum_gc = df[['A', 'B', 'C', 'W', 'E']].sum(axis=1)
df['盖码合并'] = sum_gc
# 计算箱码合并的和
sum_xc = df[['D', 'F', 'U', 'I']].sum(axis=1)
df['箱码合并'] = sum_xc
# 写入修改后的数据到新的sheet
df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
```
如果有多个Excel文件需要处理，可以将上述代码封装成一个函数，然后遍历所有需要处理的文件并调用该函数即可。
不使用vue等前端的情况下，python fastapi 将excel文件Sheet的内容在线渲染到一个网页上，每一行数据有一个复选项，页面有增加行功能，删除勾选的行，保存当前页面数据到服务器
在Python FastAPI项目中，如果你想要实现在不依赖Vue等前端框架的前提下，将Excel文件内容以表格形式在线展示并允许用户操作（选择、添加和删除行），可以采用以下步骤：
1. **处理Excel文件**:
使用第三方库如`pandas`读取Excel文件（`pandas.read_excel()`），将数据加载到DataFrame对象中。
```python
import pandas as pd
def load_excel(file_path):
data = pd.read_excel(file_path)
return data
```
2. **构建HTML模板**:
创建一个简单的HTML模板，使用JavaScript（例如使用原生JavaScript或`axios`发送Ajax请求）来交互。你可以使用`html`和`javascript`标签直接编写基本的HTML结构，并使用CSS布局表格。
```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<title>Excel Table</title>
</head>
<body>
<table id="data-table">
<!-- 表格内容将会在这里动态生成 -->
</table>
<script>
// JavaScript 代码用于显示数据和操作
</script>
</body>
</html>
```
3. **FastAPI端点**:
在FastAPI应用中创建一个路由，接收文件上传并返回JSON数据供前端渲染。这部分需要提供一个POST接口，接收文件流，然后调用之前的数据加载函数。
```python
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
app = FastAPI()
@app.post("/upload")
async def upload_file(file: UploadFile = File(...)):
file_content = await file.read()
data = load_excel(io.BytesIO(file_content))
return {"rows": data.to_dict(orient="records")}
```
4. **前端交互**:
在JavaScript中，监听文件上传事件，然后使用`fetch`或`axios`从服务器获取数据。遍历数据填充表格，同时为每个单元格添加复选框。添加、删除行和保存数据都需要通过JavaScript处理DOM和发送HTTP请求到服务器。
5. **更新和提交数据**:
用户操作后，比如点击“删除”按钮，可以在前端删除对应行的数据显示，然后发送带有已删除行标识的请求到服务器。对于添加行，可以动态创建新的表格外加复选框，然后同样发送包含新数据的请求。
```javascript
// 伪代码示例
function deleteRow(rowId) {
// 删除DOM元素
axios.delete('/update', { data: { rowId: rowId } });
}
function addRow() {
// 添加新行到表格
axios.post('/add_row', newRowData);
}
```
6. **服务器端处理增删操作**:
接收到前端的更新请求，在服务器端对DataFrame进行修改，然后持久化到数据库或其他存储。
```python
@app.post("/update")
async def update_rows(rows_to_update):
# 更新数据...
updated_data = ... # 对数据做相应处理
return updated_data
@app.post("/add_row")
async def add_new_row(new_row_data):
# 新增行...
added_data = ... # 同样处理新增数据并返回
return added_data
```
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到一母线，且需要一个 PQ 负载连接到同一母线。图 22.8 说明电源和负荷模
块的
22.3.6 发电机斜坡加速
发电机斜坡加速模块必须连接到电源模块。电源模块掩模允许具有零或一个输入端口。
输入端口只用在连接斜坡加速模块；不推荐在电源模块中留下未使用的输入端口。图 22.9
说明了斜坡加速模块的用法。注意：发电机斜坡加速数据只有在与 PSAT 图形存取方法接口
（多时段和单位约束的方法）连用时才有效。
22.3.7 发电机储备
发电机储备模块必须连接到一母线，且需要一个 PV 发电机或一个平衡发电机和电源模
块连接到同一母线。图 22.10 说明储备块使用。注意：发电机储备数据只有在与 PSAT OPF
程序连用时才有效。
22.3.8 非传统负载
非传统负载模块是一些在第 即电压依赖型负载，ZIP 型负
载，频率依赖型负载，指数恢复型负载，温控型负载，Jimma 型负载和混合型负载。前两个
可以在 “潮流后初始化”参数设置为 0 时，当作标准块使用。但是，一般来说，所有非传
统负载都需要在同一母线上连接 PQ 负载。多个非传统负载可以连接在同一母线上，不过，
要注意在同一母线上连接两个指数恢复型负载是没有意义的。见 14.8 节的一些关于非传统
负载用法的说明。图 22.11 表明了 Simulink 模型中的非传统负载的用法。
（c）电源块的不正确
.5 电源和负荷
电源块必须连接到一母线，且需要一个 PV 发电机或一个平衡发电机连接到同一
负荷块必须连接
用法。
14 章中所描述的负载模块，
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RStudio中集成Connections包以优化数据库连接管理
资源摘要信息:"connections:https"
### 标题解释
标题 "connections:https" 直接指向了数据库连接领域中的一个重要概念，即通过HTTP协议（HTTPS为安全版本）来建立与数据库的连接。在IT行业，特别是数据科学与分析、软件开发等领域，建立安全的数据库连接是日常工作的关键环节。此外，标题可能暗示了一个特定的R语言包或软件包，用于通过HTTP/HTTPS协议实现数据库连接。
### 描述分析
描述中提到的 "connections" 是一个软件包，其主要目标是与R语言的DBI（数据库接口）兼容，并集成到RStudio IDE中。它使得R语言能够连接到数据库，尽管它不直接与RStudio的Connections窗格集成。这表明connections软件包是一个辅助工具，它简化了数据库连接的过程，但并没有改变RStudio的用户界面。
描述还提到connections包能够读取配置，并创建与RStudio的集成。这意味着用户可以在RStudio环境下更加便捷地管理数据库连接。此外，该包提供了将数据库连接和表对象固定为pins的功能，这有助于用户在不同的R会话中持续使用这些资源。
### 功能介绍
connections包中两个主要的功能是 `connection_open()` 和可能被省略的 `c`。`connection_open()` 函数用于打开数据库连接。它提供了一个替代于 `dbConnect()` 函数的方法，但使用完全相同的参数，增加了自动打开RStudio中的Connections窗格的功能。这样的设计使得用户在使用R语言连接数据库时能有更直观和便捷的操作体验。
### 安装说明
描述中还提供了安装connections包的命令。用户需要先安装remotes包，然后通过remotes包的`install_github()`函数安装connections包。由于connections包不在CRAN（综合R档案网络）上，所以需要使用GitHub仓库来安装，这也意味着用户将能够访问到该软件包的最新开发版本。
### 标签解读
标签 "r rstudio pins database-connection connection-pane R" 包含了多个关键词：
- "r" 指代R语言，一种广泛用于统计分析和图形表示的编程语言。
- "rstudio" 指代RStudio，一个流行的R语言开发环境。
- "pins" 指代R包pins，它可能与connections包一同使用，用于固定数据库连接和表对象。
- "database-connection" 指代数据库连接，即软件包要解决的核心问题。
- "connection-pane" 指代RStudio IDE中的Connections窗格，connections包旨在与之集成。
- "R" 代表R语言社区或R语言本身。
### 压缩包文件名称列表分析
文件名称列表 "connections-master" 暗示了一个可能的GitHub仓库名称或文件夹名称。通常 "master" 分支代表了软件包或项目的稳定版或最新版，是大多数用户应该下载和使用的版本。
### 总结
综上所述，connections包是一个专为R语言和RStudio IDE设计的软件包，旨在简化数据库连接过程并提供与Connections窗格的集成。它允许用户以一种更为方便的方式打开和管理数据库连接，而不直接提供与Connections窗格的集成。connections包通过读取配置文件和固定连接对象，增强了用户体验。安装connections包需通过remotes包从GitHub获取最新开发版本。标签信息显示了connections包与R语言、RStudio、数据库连接以及R社区的紧密联系。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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综上所述，博客旅游作为一个结合了旅行分享和在线日志的平台，对于旅行者来说，不仅是一个记录和分享旅行体验的地方，也是一个获取旅行信息、学习旅游知识的重要资源。而对于开发者来说，构建这样一个平台需要运用到多种技术和考虑多个技术细节，确保平台的功能性和用户体验。