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

### 回答1：
可以使用 pandas 库来实现。代码示例如下：

import pandas as pd

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

# 将性别列转换为分类列
df['性别'] = pd.Categorical(df['性别'])

# 创建男女两列，并将人数的值作为对应的列值
df['男'] = df.loc[df['性别'] == '男', '人数']
df['女'] = df.loc[df['性别'] == '女', '人数']

# 删除原性别和人数列
df.drop(['性别', '人数'], axis=1, inplace=True)

# 保存结果到新的xls文件
df.to_excel('result.xls', index=False)

### 回答2：
Python读取xls文件可以使用pandas库的read_excel()方法。首先需要导入pandas库，然后使用read_excel()方法读取xls文件，并保存为DataFrame类型的数据。

接下来，我们可以使用pandas库提供的一些方法，将性别一列分成“男”列和“女”列，并将人数的值作为男女两列的值。首先使用groupby()方法按照性别分组，然后使用sum()方法求每个性别的人数总和。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd

2. 使用read_excel()方法读取xls文件，并保存为DataFrame类型的数据：df = pd.read_excel('文件路径')

3. 使用groupby()方法按照性别分组，并使用sum()方法求每个性别的人数总和：result = df.groupby('性别')['人数'].sum()

4. 创建新的DataFrame，分别将“男”和“女”作为列名，将人数的值作为对应的列值：new_df = pd.DataFrame({'男': result['男'], '女': result['女']})

5. 打印结果：print(new_df)

通过以上步骤，我们可以将性别一列分成“男”列和“女”列，并把人数的值作为男女两列的值。

### 回答3：
要实现Python读取xls文件，并将性别一列分成“男”列和“女”列，以及将人数的值作为男女两列的值，可以使用`xlrd`库来读取xls文件，再使用`xlwt`库来写入新的xls文件。

首先，需要导入`xlrd`和`xlwt`库：

import xlrd
import xlwt

然后，使用`xlrd`库的`open_workbook`函数打开xls文件并获取工作簿对象：

workbook = xlrd.open_workbook('data.xls')

接下来，通过索引或名称获取工作表对象，假设工作表索引为0：

worksheet = workbook.sheet_by_index(0)

获取工作表的总行数：

num_rows = worksheet.nrows

创建一个新的`xlwt`库的工作簿对象：

new_workbook = xlwt.Workbook()

创建一个新的工作表对象：

new_worksheet = new_workbook.add_sheet('New Data')

定义一个字典来统计男女人数：

gender_count = {'男': 0, '女': 0}

遍历每一行数据：

for row in range(num_rows):
    # 获取性别值
    gender = worksheet.cell(row, 0).value
    if gender == '男':
        # 在新工作表的男列写入人数值
        new_worksheet.write(row, 0, worksheet.cell(row, 1).value)
        # 统计男人数
        gender_count['男'] += 1
    elif gender == '女':
        # 在新工作表的女列写入人数值
        new_worksheet.write(row, 1, worksheet.cell(row, 1).value)
        # 统计女人数
        gender_count['女'] += 1

最后，保存并关闭新的xls文件：

new_workbook.save('new_data.xls')

以上就是用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的方法。