执行以下语句，下列选项中说法正确的是（）。 with pd.ExcelWriter('data2.xlsx',mode='a') as writer: df.to_excel(writer,sheet_name='资产负债表项目2') A 在data2.xlsx表格中重写新表 B 在data2.xlsx表格中追加新表 C 读取'资产负债表项目2'表格 D 创建'资产负债表项目2'表格

执行以下语句：

with pd.ExcelWriter('data2.xlsx', mode='a') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='资产负债表项目2')

其中，`mode='a'`表示以追加模式打开Excel文件`data2.xlsx`，`df.to_excel()`将DataFrame中的数据写入Excel文件中的指定表格`资产负债表项目2`中。

因此，选项B“在data2.xlsx表格中追加新表”是正确的。

相关问题

import pandas as pd file_path = input(r"请输入文件路径：") sheet_name = "货机数据" try: air_data = pd.read_excel(file_path,usecols=["结算账期","结算网点代码","发货日期","供应商名称","发货结算货物类型","结算重量","实际支出"]) # 设置样式 styled_df = air_data.style \ .set_properties(**{'text-align': 'center'}) \ .set_table_styles([{'selector': 'td', 'props': [('min-width', '50px')]}]) \ .set_table_attributes('border="1" cellspacing="0" cellpadding="4"') with pd.ExcelWriter("场地效益看板 （test）.xlsx", engine='openpyxl', mode='a', if_sheet_exists='replace') as writer: try: # 如果子表存在，则覆盖原子表 writer.book[sheet_name] writer.sheet = {ws.title: ws for ws in writer.book.worksheets} except KeyError: pass styled_df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, startcol=0,index=False) print("完成清洗") except Exception as e: print("发生了异常：", e)

这段代码的作用是读取一个Excel文件中的一个子表，并将这个子表进行样式设置之后写入到另外一个Excel文件中。在这个代码中，使用了input()函数来获取用户输入的文件路径，使用了字母r来创建了一个原始字符串，这样反斜杠就不需要进行转义了。接下来，使用了pandas库中的read_excel()函数读取了指定文件中名为"货机数据"的子表，并使用了style属性设置了这个子表的样式，然后使用ExcelWriter()函数将这个子表写入到名为"场地效益看板 （test）.xlsx"的Excel文件中。

需要注意的是，这段代码中使用了try/except语句来捕获可能发生的异常，并在发生异常时进行相应的处理。如果你在使用这段代码时遇到了问题，可以将异常信息打印出来以便进行调试。

这个代码怎么写，现有txt文件“电影信息.txt”，其中三列分别为电影名称、导演和演员表，之间用分号分隔（同一个电影可能会有多个演员，每个演员姓名之间使用逗号分隔；同一部电影也可能有多个导演，多个导演之间用逗号分隔），还有一个xlsx文件“电影信息统计.xlsx"，第一列是电影编号,第二列是电影名称，第三列为导演名称，第四列为演员名单。统计每个演员参演的电影数量和分别有哪些电影，将结果按参演电影数量降序排列，并按照下列要求填入sheet中： 1. 在“电影信息统计.xlsx”文件中新增一个名为“演员参演统计”的sheet，统计每个演员参演的电影数量和参演电影列表。 2. 第一列填写演员名称，第二列填写演员参演电影数量，第三列填写演员参演电影列表。同一演员参演的多部电影在同一单元格中以逗号(,)分隔。 3. 按演员参演电影数量降序排列填入sheet，参演数量相同的演员按姓名升序排列。要求使用函数

好的，这是一个比较复杂的任务，需要使用到多个Python库和函数。首先，我们需要读取txt文件中的数据，并将其存储为一个字典类型，以便后续操作。接下来，我们需要读取xlsx文件，并对其中的数据进行处理和统计，并将统计结果写入到新的sheet中。这个过程可以使用pandas库来完成。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取txt文件并转换为字典类型
with open('电影信息.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    movies = {}
    for line in f.readlines():
        data = line.strip().split(';')
        name = data[0]
        directors = data[1].split(',')
        actors = data[2].split(',')
        for director in directors:
            if director not in movies:
                movies[director] = {'directed': [name], 'acted': []}
            else:
                movies[director]['directed'].append(name)
        for actor in actors:
            if actor not in movies:
                movies[actor] = {'directed': [], 'acted': [name]}
            else:
                movies[actor]['acted'].append(name)

# 读取xlsx文件并统计演员参演电影数量和列表
df = pd.read_excel('电影信息统计.xlsx')
actors = []
counts = []
movies_list = []
for actor, data in movies.items():
    count = len(data['acted'])
    movie_list = ','.join(data['acted'])
    actors.append(actor)
    counts.append(count)
    movies_list.append(movie_list)
result = pd.DataFrame({'演员名称': actors, '参演电影数量': counts, '参演电影列表': movies_list})
result = result.sort_values(['参演电影数量', '演员名称'], ascending=[False, True])

# 将统计结果写入新的sheet中
with pd.ExcelWriter('电影信息统计.xlsx', mode='a') as writer:
    result.to_excel(writer, sheet_name='演员参演统计', index=False)

代码中我们使用了with语句，这样可以确保文件在使用完成后自动关闭，避免文件泄露和资源浪费。同时，我们也使用了pandas库的DataFrame来处理xlsx文件中的数据，这样可以大大简化代码和提高效率。