请创建如下的商品的csv格式的excel表格,利用Pandas读取表格内容并打印展示。 ]) [标题] 商品ID 标题 价格 138 热销商品 1巨型萌宠大礼包 2夏威夷果160g 60 巨型零食大礼包/30袋装 188 3 4坚果大礼包 98 5乳酸菌小伴侣 30 30 6 轻格华夫饼 45 19:34

很抱歉，我无法创建和展示Excel表格。但是我可以提供Python的Pandas库的代码来读取csv格式的Excel表格，并将其打印展示。以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取csv格式的Excel表格
df = pd.read_csv('商品.csv')

# 打印展示表格内容
print(df)

请注意，上述代码中的`商品.csv`应替换为您所创建的Excel表格的文件名。

相关问题

mysql读取excel文件

可以通过以下步骤将 Excel 文件中的数据导入 MySQL 数据库：

1. 将 Excel 文件另存为 CSV 格式，即逗号分隔的文本文件。
2. 打开 MySQL 命令行界面，或者使用 MySQL 客户端工具。
3. 创建一个新的表格，指定每个列的数据类型和名称。
4. 使用 LOAD DATA INFILE 命令将 CSV 文件中的数据加载到新的表格中。

以下是一个示例 SQL 命令，可以将 CSV 文件中的数据加载到名为 `mytable` 的表格中：

CREATE TABLE `mytable` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(255) DEFAULT NULL,
  `age` int(11) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

LOAD DATA INFILE '/path/to/myfile.csv'
INTO TABLE `mytable`
FIELDS TERMINATED BY ','
ENCLOSED BY '"'
LINES TERMINATED BY '\n'
IGNORE 1 ROWS;

其中，`/path/to/myfile.csv` 是 CSV 文件的路径，`FIELDS TERMINATED BY` 指定了列之间的分隔符，`ENCLOSED BY` 指定了字段值的引号字符，`LINES TERMINATED BY` 指定了行之间的分隔符，`IGNORE 1 ROWS` 表示忽略 CSV 文件中的第一行，因为它通常是标题行。

如果您需要更复杂的导入操作，可以使用一些第三方工具或编程语言，如 Python 的 pandas 库或 PHP 的 PHPExcel 库。

python将多张表合并为一张表格

在Python中，可以通过使用pandas库将多张表合并为一张表格。

首先，需要导入pandas库：

import pandas as pd

然后，分别读取每个表格的数据，可以使用pandas的`read_csv()`函数来读取csv文件，或者使用`read_excel()`函数来读取Excel文件。假设有两个表格，分别为表格1和表格2：

table1 = pd.read_csv('table1.csv')
table2 = pd.read_csv('table2.csv')

接下来，可以使用pandas的`concat()`函数将两个表格按照列合并为一张表格。需要将两个表格放在一个列表中，并指定关键字参数`axis=1`表示按列进行合并。假设两个表格具有相同的列名：

merged_table = pd.concat([table1, table2], axis=1)

如果两个表格具有不同的列名，可以使用`merge()`函数来合并。`merge()`函数可以根据指定的列进行连接，并根据连接键将两个表格的行进行匹配。需要使用关键字参数`on`来指定连接键。假设两个表格的连接键为'ID'列：

merged_table = pd.merge(table1, table2, on='ID')

最后，可以使用pandas的`to_csv()`函数将合并后的表格保存为一个新的csv文件，或者使用`to_excel()`函数将其保存为Excel文件：

merged_table.to_csv('merged_table.csv', index=False)

综上所述，以上是使用Python将多张表合并为一张表格的简单方法，可以根据实际情况调整代码。