excel中对第一列条件为wk符合这个条件的将第三列行列转置 写一个python脚本
时间: 2024-03-16 15:43:40 浏览: 52
可以使用pandas库来实现这个需求,以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')
# 筛选出第一列符合条件的行
wk_rows = df[df.iloc[:, 0] == 'wk']
# 取出第三列数据并转置
transposed = wk_rows.iloc[:, 2:].T
# 将转置后的数据插入到原DataFrame中
df.loc[wk_rows.index.max() + 1, :] = transposed.values.tolist()[0]
# 将结果保存到Excel文件中
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
```
代码中假设Excel文件中第一行是列名,第一列为'A'列,第三列为'C'列。你可以根据实际情况修改代码中的列名和列索引。
相关问题
cel中对第一列条件为wk符合这个条件的将第三列和第四列的行列转置,将第三列和第四列转置结果分别存放在第一行和第二行,写一个python脚本
好的,我们可以使用Python的pandas库来实现这个操作。下面是完整的代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx')
# 筛选出第一列符合条件的行
mask = df.iloc[:, 0] == 'wk'
filtered_df = df[mask]
# 将第三列行列转置,得到一个Series对象
transposed_series_3 = filtered_df.iloc[:, 2].transpose()
# 将第四列行列转置,得到一个Series对象
transposed_series_4 = filtered_df.iloc[:, 3].transpose()
# 创建一个新的DataFrame,将第三列和第四列的转置结果分别存放在第一行和第二行
new_df = pd.DataFrame({'key': ['key_3', 'key_4'], 'value': [transposed_series_3.values, transposed_series_4.values]})
# 将新的DataFrame插入到Excel文件的第一行和第二行
df = pd.concat([new_df, df]).reset_index(drop=True)
# 将第三列和第四列的转置结果插入到新的行中
df.loc[df['key'] == 'key_3', 'value'] = transposed_series_3.values
df.loc[df['key'] == 'key_4', 'value'] = transposed_series_4.values
# 将新的DataFrame写入Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
```
同样,`input.xlsx`是输入的Excel文件名,`output.xlsx`是输出的Excel文件名,你需要将这两个文件名替换成你实际使用的文件名。
python写一个将excel中第一列值为你好并且第列为WK的的将第三列行列进行转
可以使用 Python 中的 pandas 库来读取 Excel 文件,并进行行列转置操作。下面是一个示例代码,你可以根据自己的实际情况进行修改:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_file_path.xlsx')
# 筛选第一列值为“你好”,第二列值为“WK”的行,并选择第三列进行转置
condition = (df.iloc[:, 0] == '你好') & (df.iloc[:, 1] == 'WK')
result = df.loc[condition, [2]].T
# 将结果写入新的 Excel 文件
result.to_excel('output_file_path.xlsx', header=False)
```
在上面的代码中,我们首先使用 `pd.read_excel()` 函数读取 Excel 文件,并将其存储在一个名为 `df` 的数据框中。然后,我们使用 `(df.iloc[:, 0] == '你好') & (df.iloc[:, 1] == 'WK')` 来设置筛选条件,这里假设我们只需要第一列中值为“你好”,第二列中值为“WK”的行。接下来,我们使用 `df.loc[condition, [2]]` 选择符合条件的行中的第三列,并对其进行转置操作,并将结果存储在名为 `result` 的数据框中。最后,我们使用 `result.to_excel()` 函数将结果写入新的 Excel 文件中。
当然,上面的代码仅仅是示例,你可以根据自己的实际情况进行修改。同时,也需要注意 Excel 文件的路径和输出文件的路径需要根据自己的实际情况进行修改。
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