python替换xlsx文件内容，并用代码展示

用 Python 替换 xlsx 文件内容，可以使用 openpyxl 库来读取、修改和写入 xlsx 文件。例如，下面的代码将替换第一个工作表中的“Hello”为“World”：from openpyxl import load_workbookwb = load_workbook('example.xlsx')
ws = wb.worksheets[0]
ws['A1'] = 'World'
wb.save('example.xlsx')

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读取桌面的1000.xlsx文件 并用difflib对author列的作者名称进行相似度比较，将>0.9的进行合并 保存为1000_merged.xlsx文件

要实现您的需求，首先需要使用 `pandas` 读取 `1000.xlsx` 文件，然后使用 `difflib` 库对 `author` 列的作者名称进行相似度比较，最后将相似度大于 0.9 的进行合并，并保存为 `1000_merged.xlsx` 文件。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import difflib

# 读取桌面上的 1000.xlsx 文件
df = pd.read_excel("C:/Users/用户名/Desktop/1000.xlsx")

# 对 author 列进行相似度比较和合并
merged_authors = []

for author in df['author']:
    merged = False
    for merged_author in merged_authors:
        similarity = difflib.SequenceMatcher(None, author, merged_author).ratio()
        if similarity > 0.9:
            merged = True
            break
    if not merged:
        merged_authors.append(author)

# 创建新的数据框并保存为 1000_merged.xlsx 文件
df_merged = pd.DataFrame({'author': merged_authors})
df_merged.to_excel("C:/Users/用户名/Desktop/1000_merged.xlsx", index=False)

请将 `C:/Users/用户名/Desktop/` 替换为您自己的桌面路径，确保文件路径正确。这段代码将会读取桌面上名为 `1000.xlsx` 的 Excel 文件，并对其中的 `author` 列进行相似度比较和合并。最后，创建一个包含合并后作者名称的新数据框 `df_merged`，并将其保存为 `1000_merged.xlsx` 文件。

怎样用python读json文件并用excel转出

你可以使用Python的内置模块`json`来读取JSON文件，并使用第三方库`pandas`将数据转换为Excel格式。下面是一个示例代码：

import json
import pandas as pd

# 读取JSON文件
with open('data.json') as file:
    data = json.load(file)

# 将数据转换为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame保存为Excel文件
df.to_excel('data.xlsx', index=False)

在上面的代码中，你需要将`data.json`替换为你要读取的JSON文件的路径。然后，代码将读取JSON文件的内容，并将其转换为`DataFrame`对象。最后，使用`to_excel()`方法将数据保存为Excel文件（这里命名为`data.xlsx`）。

请确保你已经安装了`pandas`库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

希望对你有帮助！如果有任何问题，请随时问我。