execl表格中的数据：A列下的数据1-不达标，替换成0

你可以使用 Pandas 的 `replace` 方法来替换 Excel 表格中的数据。以下是修改后的代码示例：

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

# 替换数据
df_selected['A列'] = df_selected['A列'].replace('1-不达标', 0)

# 导出到Excel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)

在上述代码中，我们使用 `replace` 方法将 "1-不达标" 替换为 0，并将修改后的数据框导出到 Excel 文件中。请确保 "A列" 的列名与实际的列名一致。

相关问题

怎么将execl表格的数据传到navicat for MySql中

你可以通过以下步骤将 Excel 表格中的数据传输到 Navicat for MySQL 中：

1. 将 Excel 表格另存为 CSV 文件。打开 Excel 文件，选择“文件”菜单，然后选择“另存为”，在“文件类型”下拉菜单中选择“CSV（逗号分隔值）”，然后保存文件。

2. 打开 Navicat for MySQL，连接到相关数据库。

3. 在 Navicat 中选择“文件”菜单，然后选择“导入向导”。

4. 在导入向导中选择“CSV”文件类型，然后选择要导入的 CSV 文件。

5. 设置导入选项，包括字段分隔符和文本限定符等，然后单击“下一步”。

6. 选择要导入数据的目标表和目标字段，然后单击“下一步”。

7. 预览导入数据，然后单击“完成”按钮。

8. 检查导入的数据是否正确，然后保存更改。

这样，你就可以将 Excel 表格中的数据成功传输到 Navicat for MySQL 中。

python 合并同目录下的多个execl表格数据

要合并同目录下的多个Excel表格数据，可以使用Python中的pandas库和os库来完成。以下是一个实现的基本步骤：

1. 安装pandas库，可以使用命令`pip install pandas`来安装。

2. 使用os库的`listdir()`方法获取同目录下的所有Excel文件名。

3. 使用pandas的`read_excel()`方法读取每个Excel表格，将其存储为DataFrame对象。

4. 使用pandas的`concat()`方法将所有DataFrame对象合并为一个DataFrame对象。

5. 使用pandas的`to_excel()`方法将合并后的DataFrame对象存储为Excel文件。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import os

# 获取当前目录下的所有Excel文件名
files = [f for f in os.listdir('.') if f.endswith('.xlsx')]

# 读取所有Excel文件
dfs = []
for file in files:
    dfs.append(pd.read_excel(file))

# 合并所有DataFrame
result = pd.concat(dfs)

# 存储合并后的DataFrame为Excel文件
result.to_excel('merged.xlsx', index=False)

上述代码将获取当前目录下的所有以`.xlsx`结尾的Excel文件名，依次读取每个文件并将其存储为DataFrame对象。然后使用`concat()`方法将所有DataFrame对象合并为一个DataFrame对象，最后将合并后的结果存储为`merged.xlsx`的Excel文件。