Python读取xls文件，把性别一列分成“男”列和“女”列，并把人数的值作为男女两列的值，保留对应的籍贯

### 回答1：
可以使用 Pandas 库来读取 xls 文件，并进行数据处理，代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取 xls 文件到 DataFrame
df = pd.read_excel('file.xls')

# 根据性别列进行分组，并计算总人数
grouped = df.groupby('性别')['人数'].sum()

# 将男性和女性的数据分别存入新的 DataFrame 中
new_df = pd.DataFrame({'男': grouped['男'], '女': grouped['女']})

# 保留籍贯列并合并到新的 DataFrame 中
new_df['籍贯'] = df['籍贯']

以上代码将性别列分为男性和女性，并将人数作为这两列的值，同时保留了原始 DataFrame 中的籍贯列，并将其合并到新的 DataFrame 中。

### 回答2：
在Python中，我们可以使用pandas库来读取xls文件，并将性别一列分成“男”列和“女”列，并保留对应的籍贯。

首先，需要确保已安装pandas库。可以使用以下命令安装pandas库：

pip install pandas

然后，可以使用以下代码实现读取xls文件、分列和保留对应的籍贯：

import pandas as pd

# 读取xls文件
data = pd.read_excel('文件路径/文件名.xls')

# 新建男、女两列
data['男'] = 0
data['女'] = 0

# 遍历每行数据
for index, row in data.iterrows():
    # 获取性别和对应的人数
    gender = row['性别']
    count = row['人数']
    
    # 如果性别为男，则在男列填入人数，保留籍贯
    if gender == '男':
        data.at[index, '男'] = count
    # 如果性别为女，则在女列填入人数，保留籍贯
    elif gender == '女':
        data.at[index, '女'] = count

# 删除原性别列
data = data.drop(columns='性别')

# 输出结果
print(data)

以上代码中，`文件路径/文件名.xls`需要替换为实际的文件路径和文件名。该代码将xls文件读取为一个DataFrame对象，然后遍历每行数据，根据性别将人数填入对应的男、女列，最后删除原性别列，并输出结果。

注意：该代码假设xls文件中的性别列名为“性别”，人数列名为“人数”。如果实际的列名不同，需要在代码中进行相应修改。

### 回答3：
要实现这个功能，可以使用Python中的pandas库来读取xls文件，并处理数据。

首先，确保已经安装了pandas库。可以使用pip安装：

pip install pandas

然后，导入pandas库和需要使用的其他库：

import pandas as pd

接下来，使用pandas的read_excel函数来读取xls文件，并将其存储为一个DataFrame对象：

df = pd.read_excel('文件路径.xls')

然后，使用pandas的groupby函数按照性别进行分组，并计算每个性别的人数：

gender_counts = df.groupby('性别').size()

接着，创建一个新的DataFrame对象来保存分组后的数据，并重新设置索引：

new_df = pd.DataFrame({'男': gender_counts['男'], '女': gender_counts['女']}, index=[0])

最后，将籍贯列添加到新的DataFrame对象中，可以使用pandas的iloc函数来选取对应列的数据：

new_df['籍贯'] = df.iloc[:, 籍贯列的索引]

完整的代码如下：

import pandas as pd

# 读取xls文件
df = pd.read_excel('文件路径.xls')

# 分组并计算性别人数
gender_counts = df.groupby('性别').size()

# 创建新的DataFrame保存数据
new_df = pd.DataFrame({'男': gender_counts['男'], '女': gender_counts['女']}, index=[0])

# 添加籍贯列
new_df['籍贯'] = df.iloc[:, 籍贯列的索引]

# 打印结果
print(new_df)

请注意替换代码中的'文件路径.xls'为实际的文件路径，并将'籍贯列的索引'替换为实际的籍贯列的索引。