pandas excel删除C D列
时间: 2023-08-02 11:11:08 浏览: 99
要使用 Pandas 删除 Excel 文件中的 C 列和 D 列,可以使用 Pandas 的 `read_excel` 函数读取 Excel 文件,然后使用 DataFrame 的 `drop` 函数删除指定的列,最后使用 Pandas 的 `to_excel` 函数将修改后的数据保存到新的 Excel 文件中。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('input.xlsx')
# 删除 C 列和 D 列
df = df.drop(['C', 'D'], axis=1)
# 保存修改后的数据到新的 Excel 文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
```
在这个示例中,假设要处理的 Excel 文件名为 `input.xlsx`,删除 C 列和 D 列后,将结果保存到名为 `output.xlsx` 的新的 Excel 文件中。
请确保已安装 Pandas 库并将 Excel 文件放置在正确的路径上。
相关问题
pandas ExcelWriter如何删除sheet表
使用pandas的ExcelWriter删除sheet表需要使用到Python的openpyxl库。openpyxl是一个用于操作Excel文件的Python库,可以用来读取、修改和创建Excel文件。具体步骤如下:
1. 首先要导入openpyxl库:
```python
import openpyxl
```
2. 使用openpyxl打开Excel文件:
```python
book = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
```
3. 删除指定的sheet表:
```python
book.remove_sheet(book.get_sheet_by_name('Sheet1'))
```
其中,'Sheet1'是要删除的sheet表的名称,可以根据实际情况进行修改。
4. 保存修改后的Excel文件:
```python
book.save('example.xlsx')
```
完整的代码如下:
```python
import pandas as pd
import openpyxl
# 创建一个Excel文件,包含两个sheet表
with pd.ExcelWriter('example.xlsx') as writer:
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8]})
df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2')
# 使用openpyxl删除Sheet1
book = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
book.remove_sheet(book.get_sheet_by_name('Sheet1'))
book.save('example.xlsx')
```
执行上面的代码后,example.xlsx文件中只剩下Sheet2了。
pandas将有混合索引的多sheet保存到excel时,如何删除左侧的索引
在使用pandas将有混合索引的多sheet保存到excel时,如果想删除左侧的索引,可以使用下列代码:
```
import pandas as pd
# 构造数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}, index=['a', 'b'])
df2 = pd.DataFrame({'C': [5, 6], 'D': [7, 8]}, index=['a', 'b'])
dicts = {'Sheet1': df1, 'Sheet2': df2}
# 保存数据到excel
filename = 'data.xlsx'
with pd.ExcelWriter(filename) as writer:
for sheet_name, df in dicts.items():
# 设置行标题
df.index.name = None
# 保存数据
df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
```
在保存每个sheet时,将 `index=False` 参数传递给 `to_excel()` 方法,即可去掉左侧的索引。如果需要保留某个索引,只需要将该索引的名称设置为 `df.index.name` 即可。