import pandas as pd # 读取源Excel文件 df = pd.read_excel('kpi_evaluation202201.xlsx', sheet_name='用户打分') # 选择指定的列和行 df_selected = df.iloc[2:, 0:16] # 选择第3行及以下和第1到第6列的数据 # 导出到ExcelB文件并从第二行开始存放数据 df_selected.to_excel('execl_total_data.xlsx', index=False, startrow=1)将这个程序修改一下:修改成---从exec了文件kpi_evaluation202201.xlsx、kpi_evaluation202202.xlsx、kpi_evaluation202203.xlsx、kpi_evaluation202204.xlsx、kpi_evaluation202205.xlsx、kpi_evaluation202206.xlsx中读取文件
时间: 2024-04-13 07:30:04 浏览: 18
你可以使用循环来读取多个文件,并将它们合并为一个数据框。以下是修改后的代码示例:
```python
import pandas as pd
# 文件列表
file_list = ['kpi_evaluation202201.xlsx', 'kpi_evaluation202202.xlsx', 'kpi_evaluation202203.xlsx', 'kpi_evaluation202204.xlsx', 'kpi_evaluation202205.xlsx', 'kpi_evaluation202206.xlsx']
# 创建一个空的数据框
df_merged = pd.DataFrame()
# 循环读取文件并合并数据
for file in file_list:
df = pd.read_excel(file, sheet_name='用户打分')
df_selected = df.iloc[2:, 0:16]
df_merged = pd.concat([df_merged, df_selected])
# 导出到Excel文件并从第二行开始存放数据
df_merged.to_excel('execl_total_data.xlsx', index=False, startrow=1)
```
这样,代码将从每个文件中读取数据,并将它们合并为一个数据框。最后,将合并的数据框导出到一个名为 "execl_total_data.xlsx" 的 Excel 文件中,并从第二行开始存放数据。
相关问题
import pandas as pd# 读取Excel文件df = pd.read_excel('data.xlsx')# 分组统计计数counts = df.groupby('Category')['Value'].count()# 将计数结果写入Excel文件counts.to_excel('counts.xlsx')怎么使分组统计计数降序排序
可以使用`sort_values()`函数对`counts`进行降序排序,然后再将结果写入Excel文件。修改代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 分组统计计数并进行降序排序
counts = df.groupby('Category')['Value'].count().sort_values(ascending=False)
# 将计数结果写入Excel文件
counts.to_excel('counts.xlsx')
```
这样就可以按照计数数量的降序对分组统计计数结果进行排序了。
import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('D:\dzh\董震豪\practice\接单\_02爬取岗位\客户名称及产业布局.xlsx') print(df)
这段代码是使用 Pandas 库读取 Excel 文件并将数据存储在 DataFrame 中,并最终将 DataFrame 打印输出。具体来说,代码中的 `pd.read_excel('D:\dzh\董震豪\practice\接单\_02爬取岗位\客户名称及产业布局.xlsx')` 语句会读取指定路径下的 Excel 文件,而 `print(df)` 则会将读取到的数据打印输出。需要注意的是,代码中的文件路径需要根据实际情况进行修改,确保能够正确读取到文件。