请利用python编写一个Excel表格，内容是一个学生信息表

您可以使用Python中的pandas模块来创建和操作Excel表格。下面是一个简单的例子，用于创建一个名为“students”的Excel表格，其中包含学生的姓名、年龄和成绩等信息：

import pandas as pd

# 定义学生信息
students = {
    'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Alice'],
    'Age': [18, 19, 20, 21],
    'Gender': ['M', 'M', 'M', 'F'],
    'Score': [80, 85, 90, 95]
}

# 创建Excel表格
df = pd.DataFrame(students, columns=['Name', 'Age', 'Gender', 'Score'])
df.to_excel('students.xlsx', index=False)

上述代码中，我们首先定义了一个名为“students”的字典，其中包含了每个学生的姓名、年龄、性别和成绩等信息。然后，我们使用pandas模块中的DataFrame函数将这些信息转换为一个表格，并指定了每一列的名称。最后，我们使用to_excel方法将这个表格保存为一个名为“students.xlsx”的Excel文件，其中index=False表示不需要保存索引列。您可以根据实际需要修改列名和数据内容。

相关问题

① 以MySQL为数据库，围绕班级学生个人信息、课程信息、学生选课信息、学生课程结果信息，建立实体-关系数据库，求各表之间有主键、外键 ② 利用Python + MySQL 从程序端连写数据库，编写代号，现实学生个人信息录入、学生选课信息录入、学生成绩录入、班级学生成绩查询、班级学生成绩平均分+排名查询，查询结果利用Python保存为，Excel表格文件；

好的，我来为您解答。

① 建立实体-关系数据库

首先，我们需要定义表格的字段和类型，然后建立表格并设置主键和外键。

以下是一个简单的示例：

1. 学生表格（Student）

| Field | Type | Key |
| --- | --- | --- |
| id | int(11) | PRIMARY KEY |
| name | varchar(50) | |
| gender | varchar(10) | |
| birthday | date | |

2. 课程表格（Course）

| Field | Type | Key |
| --- | --- | --- |
| id | int(11) | PRIMARY KEY |
| name | varchar(50) | |
| teacher | varchar(50) | |

3. 学生选课表格（StudentCourse）

| Field | Type | Key |
| --- | --- | --- |
| id | int(11) | PRIMARY KEY |
| student_id | int(11) | FOREIGN KEY (Student.id) |
| course_id | int(11) | FOREIGN KEY (Course.id) |

4. 学生成绩表格（Score）

| Field | Type | Key |
| --- | --- | --- |
| id | int(11) | PRIMARY KEY |
| student_id | int(11) | FOREIGN KEY (Student.id) |
| course_id | int(11) | FOREIGN KEY (Course.id) |
| score | float | |

② 利用Python + MySQL 连接数据库，编写代号

接下来，我们需要使用Python来连接MySQL数据库，并编写相应的代码实现录入、查询、保存为Excel表格文件等功能。

这里提供一个简单的示例代码：

import pymysql
import xlwt

def connect_db():
    # 连接数据库
    db = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='password', database='test', charset='utf8')
    return db

def insert_student(db, name, gender, birthday):
    # 插入学生信息
    cursor = db.cursor()
    sql = "INSERT INTO Student (name, gender, birthday) VALUES (%s, %s, %s)"
    cursor.execute(sql, (name, gender, birthday))
    db.commit()

def insert_course(db, name, teacher):
    # 插入课程信息
    cursor = db.cursor()
    sql = "INSERT INTO Course (name, teacher) VALUES (%s, %s)"
    cursor.execute(sql, (name, teacher))
    db.commit()

def insert_student_course(db, student_id, course_id):
    # 插入学生选课信息
    cursor = db.cursor()
    sql = "INSERT INTO StudentCourse (student_id, course_id) VALUES (%s, %s)"
    cursor.execute(sql, (student_id, course_id))
    db.commit()

def insert_score(db, student_id, course_id, score):
    # 插入学生成绩信息
    cursor = db.cursor()
    sql = "INSERT INTO Score (student_id, course_id, score) VALUES (%s, %s, %s)"
    cursor.execute(sql, (student_id, course_id, score))
    db.commit()

def query_class_score_avg(db):
    # 查询班级学生成绩平均分和排名
    cursor = db.cursor()
    sql = "SELECT Student.name, AVG(Score.score) AS avg_score, RANK() OVER (ORDER BY AVG(Score.score) DESC) AS rank FROM Student JOIN Score ON Student.id = Score.student_id GROUP BY Student.id ORDER BY avg_score DESC"
    cursor.execute(sql)
    data = cursor.fetchall()
    return data

def save_to_excel(data):
    # 保存为Excel表格文件
    workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
    worksheet = workbook.add_sheet('Sheet1')
    row = 0
    for i in range(len(data)):
        col = 0
        for j in range(len(data[i])):
            worksheet.write(row, col, data[i][j])
            col += 1
        row += 1
    workbook.save('result.xls')

if __name__ == '__main__':
    db = connect_db()
    insert_student(db, '张三', '男', '2000-01-01')
    insert_student(db, '李四', '女', '2000-01-02')
    insert_course(db, '语文', '王老师')
    insert_course(db, '数学', '李老师')
    insert_student_course(db, 1, 1)
    insert_student_course(db, 1, 2)
    insert_student_course(db, 2, 1)
    insert_score(db, 1, 1, 90)
    insert_score(db, 1, 2, 80)
    insert_score(db, 2, 1, 70)
    data = query_class_score_avg(db)
    save_to_excel(data)
    db.close()

以上代码实现了录入学生信息、课程信息、学生选课信息、学生成绩信息，查询班级学生成绩平均分和排名，并将查询结果保存为Excel表格文件的功能。

需要注意的是，这里使用了pymysql库来连接MySQL数据库，以及xlwt库来保存为Excel表格文件。同时，还需要根据实际情况修改数据库连接信息、表格名称、字段名称等参数。

希望能对您有所帮助！

python pandas读取excel表格获取表头

### 使用 Python Pandas 库读取 Excel 文件并提取表头信息

为了实现这一目标，`pandas` 提供了 `read_excel()` 方法用于加载 Excel 数据到 DataFrame 中。通过设置参数可以控制读取行为，从而仅获取表头信息。

#### 导入库与定义函数
首先需导入必要的库，并编写一个简单的函数来展示如何读取特定工作表的表头：

import pandas as pd

def get_headers_from_excel(file_path, sheet='Sheet1'):
    """
    从给定路径的Excel文件中读取指定的工作表(sheet)，并返回其列名作为表头。
    
    参数:
        file_path (str): Excel文件的位置。
        sheet (str or int, optional): 要读取的工作表名称或索引，默认为 'Sheet1'。
        
    返回:
        list: 表头列表。
    """
    # 只读取前0行的数据以快速获得表头而不加载整个表格内容
    df = pd.read_excel(io=file_path, sheet_name=sheet, nrows=0)
    headers = list(df.columns.values)

    return headers

此代码片段展示了如何利用 `nrows=0` 参数高效地只读取表头而无需加载整张表的内容[^4]。

调用上述函数即可轻松取得所需的信息：

file_path = "example.xlsx"
headers = get_headers_from_excel(file_path, sheet="Data")
print(headers)

这将打印出所选工作表的所有列名组成的列表。