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

在PyCharm中，如何编写一个Python脚本来读取员工打卡数据（例如来自CSV或其他电子表格），并将这些日期与另一张表格中的相应姓名关联并在新表格中显示出来？

在PyCharm中，你可以按照以下步骤来编写一个Python脚本来处理这个任务：

1. **安装必要的库**:
首先，确保已安装了`pandas`库用于数据操作，以及`openpyxl`或`csv`库（取决于你的数据源）用于读取电子表格文件。如果还没有安装，可以在命令行输入 `pip install pandas openpyxl` 或 `pip install csv`。

2. **导入所需的库**:

   import pandas as pd

3. **读取数据**:
- 如果数据是CSV文件，可以这样读取：

     employee_data = pd.read_csv('employee_checkins.csv')

- 如果是Excel文件，使用`openpyxl`：

     employee_data = pd.read_excel('employee_checkins.xlsx', engine='openpyxl')

4. **读取对应姓名的表格**:
同样的方式读取另一个包含员工姓名的表，假设名为 `employees`:

   employee_names = pd.read_csv('employees.csv') if 'csv' else pd.read_excel('employees.xlsx', engine='openpyxl')

5. **关联数据**:
使用员工ID（如果存在）将两个表连接起来：

   combined_data = pd.merge(employee_data, employee_names, on='employee_id', how='left')

或者如果你的数据只有日期和姓名：

   combined_data = pd.merge(employee_data['check_in_date'], employee_names[['name']], left_index=True, right_on='date_column_name')

6. **显示结果**:
最后，展示合并后的结果：

   print(combined_data)

记得替换上述代码中的文件路径、表名、列名等实际的值。完成后，你可以运行这个脚本来看是否有正确关联员工的打卡数据。

如何在JupyterLab中创建并管理一个包含学期成绩的数据表？可以利用np的io或者pandas尝试从文件中读取数据

在JupyterLab中创建和管理学期成绩的数据表通常会涉及以下几个步骤：

1. **导入所需库**：首先需要导入`pandas`库，因为它非常适合处理表格数据。如果还需要读取文件，可能还会用到`numpy`和`os`库。例如：

   import pandas as pd
   import numpy as np
   import os

2. **创建数据结构**：你可以使用pandas的`DataFrame`来表示每个学生各门课程的成绩。例如：

   students_data = {
       '学生ID': [1, 2, 3], # 可替换为实际的学生ID
       '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
       '课程1': [85, 90, 95],
       '课程2': [78, 82, 88],
       '课程3': [80, 85, 90] # 假设是三个科目的成绩
   }
   df_students = pd.DataFrame(students_data)

3. **读取文件**：如果成绩数据存储在一个CSV或Excel文件中，可以用`read_csv`或`read_excel`函数。例如，假设成绩文件名为'scores.xlsx'：

   if os.path.exists('scores.xlsx'):
       df_scores_from_file = pd.read_excel('scores.xlsx')
       # 然后你可以合并现有数据或直接使用读取的数据
   else:
       print("文件不存在")

4. **合并数据**：如果你想把读取的文件数据合并到现有的DataFrame中，使用`pd.concat`或`append`方法：

   df_students = pd.concat([df_students, df_scores_from_file])

5. **管理和显示数据**：你可以使用`head()`或`describe()`等方法来检查数据，`drop_duplicates()`去除重复行，以及`groupby()`按某个字段分组计算平均成绩等。

6. **保存数据**：最后别忘了定期将数据保存回文件，以防丢失。比如：

   df_students.to_csv('semester_scores.csv', index=False) 或 df_students.to_excel('semester_scores.xlsx', index=False)