df = pd.DataFrame(data, columns=headers)
时间: 2024-05-30 21:09:01 浏览: 20
这行代码使用 pandas 库创建了一个 DataFrame 对象。其中,参数 data 是一个二维数组或字典,用于存储 DataFrame 中的数据;参数 headers 是一个列表,用于指定 DataFrame 中每一列的名称。通过这行代码创建的 DataFrame 对象可以用于数据处理、分析和可视化等任务。
相关问题
修改代码错误:import openpyxl # 指定要拼接的表格文件名列表 filenames = [ '附件一:2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件三:2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx', '附件二:2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件四:2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx' ] # 使用 openpyxl 库的 load_workbook() 函数读取每个表格的数据,并将标题行单独读取出来 dataframes = [] headers = [] for filename in filenames: wb = openpyxl.load_workbook(filename=filename, read_only=True, data_only=True) ws = wb.worksheets[0] df = [] for row in ws.iter_rows(values_only=True): df.append(row) df = pd.DataFrame(df[1:], columns=df[0]) header = pd.DataFrame(df.iloc[:1]) headers.append(header) dataframes.append(df.iloc[1:]) # 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起 result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) # 将标题行合并为一个数据框,并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值 header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True) header = header.fillna(method='ffill') # 将标题行作为新数据框的列名 result.columns = header.iloc[0] # 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中 result.to_excel('output.xlsx', index=False)
以下是修改后的代码:
```python
import pandas as pd
import openpyxl
# 指定要拼接的表格文件名列表
filenames = [
'附件一:2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
'附件三:2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx',
'附件二:2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
'附件四:2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx'
]
# 使用 openpyxl 库的 load_workbook() 函数读取每个表格的数据,并将标题行单独读取出来
dataframes = []
headers = []
for filename in filenames:
wb = openpyxl.load_workbook(filename=filename, read_only=True, data_only=True)
ws = wb.worksheets[0]
df = []
for row in ws.iter_rows(values_only=True):
df.append(row)
df = pd.DataFrame(df[1:], columns=df[0])
header = pd.DataFrame(df.iloc[:1])
headers.append(header)
dataframes.append(df.iloc[1:])
# 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起
result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True)
# 将标题行合并为一个数据框,并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值
header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True)
header = header.fillna(method='ffill')
# 将标题行作为新数据框的列名
result.columns = header.iloc[0]
# 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl')
result.to_excel(writer, index=False)
writer.save()
```
修改后的代码与原来的代码不同之处在于,我们使用 `pd.ExcelWriter` 函数来创建一个 Excel 文件写入器,并将拼接后的结果写入到这个文件中。在写入数据之前,我们需要先调用 `writer.book` 属性来获取文件对象,然后再使用 `writer.sheets` 属性来获取工作表对象。最后,调用 `writer.save()` 函数来保存文件。
xlrd库实现:# 生成 10 条数据 data = [] for i in range(100): data.append(generate_data()) # 创建 DataFrame 对象 df = pd.DataFrame(data, columns=headers) # 写入 Excel 文件 excel_writer = pd.ExcelWriter('花名册批量添加模板.xls') df.to_excel(excel_writer, index=False) # # 写入 csv 文件 # df.to_csv('花名册1w.csv', index=False) # 写入 JSON 文件 # df.to_json('花名册.json', orient='records') # # 写入 文本 文件 # df.to_csv('花名册.txt', index=False, sep='\t') excel_writer.save()
使用 xlrd 库实现该代码可以参考以下代码:
```
import xlrd
import pandas as pd
# 生成 10 条数据
data = []
for i in range(100):
data.append(generate_data())
# 创建 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame(data, columns=headers)
# 写入 Excel 文件
workbook = xlrd.Workbook('花名册批量添加模板.xls')
sheet = workbook.add_sheet('Sheet1')
for i in range(len(headers)):
sheet.write(0, i, headers[i])
for i in range(len(data)):
for j in range(len(headers)):
sheet.write(i+1, j, data[i][j])
workbook.save('花名册批量添加模板.xls')
# # 写入 csv 文件
# df.to_csv('花名册1w.csv', index=False)
# 写入 JSON 文件
# df.to_json('花名册.json', orient='records')
# # 写入 文本 文件
# df.to_csv('花名册.txt', index=False, sep='\t')
```
其中,`xlrd.Workbook()` 方法用于创建 Excel 文件,`add_sheet()` 方法用于创建工作表对象,`write()` 方法用于写入单元格数据。注意,由于 xlrd 库的用法与 pandas 库的用法有所不同,因此需要对代码进行一些修改。
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