padas将一个excel内容写入另一个
时间: 2023-09-12 14:10:11 浏览: 64
你可以使用 Pandas 的 `read_excel` 和 `to_excel` 方法来将一个 Excel 文件的内容写入另一个 Excel 文件中。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取原始 Excel 文件
df = pd.read_excel('path/to/original_file.xlsx')
# 将数据写入新的 Excel 文件
df.to_excel('path/to/new_file.xlsx', index=False)
```
在这个示例代码中,`read_excel` 方法用于读取原始 Excel 文件的内容,并将其存储为 Pandas 的 DataFrame 对象。`to_excel` 方法则将 DataFrame 对象的内容写入到一个新的 Excel 文件中。其中,`index=False` 参数表示不将 DataFrame 的行索引写入到 Excel 文件中。
相关问题
padas获取某一列的第2个数据
你好!关于你的问题,可以使用pandas库中的iloc函数获取某一列的第2个数据,示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
})
# 使用iloc函数获取列B的第2个数据
result = df.iloc[1]['B']
print(result)
```
以上代码会输出:
```
5
```
希望能够帮助到你!如果还有其他问题,欢迎继续提问。
padas获取两个日期列的小时差
可以使用 pandas 的 datetime 模块来计算两个日期列的小时差。假设你有一个名为 df 的 DataFrame,其中包含两个日期列 start_time 和 end_time,你可以使用以下代码计算两列之间的小时差:
```
import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('your_file.csv')
# 将日期列转换为 datetime 类型
df['start_time'] = pd.to_datetime(df['start_time'])
df['end_time'] = pd.to_datetime(df['end_time'])
# 计算小时差
df['hour_diff'] = (df['end_time'] - df['start_time']).astype('timedelta64[h]')
```
这将在 df 中创建一个名为 hour_diff 的新列,其中包含两个日期列之间的小时差。