xlwings读取pd.DataFrame里空白值 填入1
时间: 2023-11-03 20:11:07 浏览: 193
可以使用pandas的fillna方法来将空白值填入1。具体实现如下:
```python
import xlwings as xw
import pandas as pd
# 读取Excel中的数据
wb = xw.Book('file.xlsx')
sheet = wb.sheets['Sheet1']
data_range = sheet.range('A1').expand('table')
df = data_range.options(pd.DataFrame, header=1, index=False).value
# 将空白值填入1
df.fillna(1, inplace=True)
# 将修改后的数据写入Excel
sheet.range('A1').value = df
```
这段代码首先使用xlwings将Excel中的数据读取到pandas的DataFrame中,然后使用fillna方法将空白值填入1,最后将修改后的数据写回Excel中。注意,这里使用了inplace参数来直接修改原DataFrame,而不是返回一个新的DataFrame。如果不想修改原DataFrame,可以将inplace参数设置为False,然后将修改后的DataFrame赋值给一个新变量。
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xlwings读取pd.DataFrame第一列乘以第二列数据 是成本
可以使用xlwings的Range对象来读取DataFrame中的数据,并计算成本。具体实现可以参考以下代码:
```python
import xlwings as xw
import pandas as pd
# 读取Excel中的数据
wb = xw.Book('example.xlsx')
sheet = wb.sheets['Sheet1']
df = sheet.range('A1').options(pd.DataFrame, header=1, index=False, expand='table').value
# 计算成本
cost = df.iloc[:, 0] * df.iloc[:, 1]
# 将结果写入Excel
sheet.range('C1').value = cost
```
上述代码中,首先使用xlwings的Range对象读取Excel中的数据,并将其转换为DataFrame格式。然后,计算成本并将结果写入Excel。其中,`iloc[:, 0]`表示取DataFrame中的第一列数据,`iloc[:, 1]`表示取第二列数据。最终的成本结果存储在`cost`变量中,可以直接赋值给Excel中的单元格。
xlwings读取pd.DataFrame第一列成第二列数据 是成本
我不确定你的问题是什么,但是我尝试回答一下。
如果你想将一个DataFrame的第一列复制到第二列,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
import xlwings as xw
# 打开Excel文件
wb = xw.Book('example.xlsx')
# 选择Sheet
sheet = wb.sheets['Sheet1']
# 读取DataFrame
df = sheet.range('A1').options(pd.DataFrame, header=1, index=False, expand='table').value
# 复制第一列到第二列
df.iloc[:, 1] = df.iloc[:, 0]
# 将修改后的DataFrame写入Excel
sheet.range('A1').options(index=False, header=True).value = df
```
这段代码做了以下几件事情:
1. 打开Excel文件并选择Sheet1。
2. 读取A1单元格开始的数据区域作为DataFrame,其中第一行被视为列名。
3. 将DataFrame的第一列复制到第二列。
4. 将修改后的DataFrame写回Excel文件中的A1单元格。
如果你想做其他事情,比如计算成本或者将结果写入其他单元格,可以在代码中添加相应的代码。
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