execl某行数据插入到新execl中，每插入一行就自动换行使用pandas

你可以使用 Pandas 的 `read_excel` 函数读取原始 Excel 文件，并使用 `iloc` 属性选取需要的行。然后，将选取的行插入到新的 DataFrame 中，并使用 `to_excel` 函数将新的 DataFrame 写入新的 Excel 文件中。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取原始 Excel 文件
df_old = pd.read_excel('old_data.xlsx')

# 选取第二行到第四行
df_new = df_old.iloc[1:4, :]

# 将新的 DataFrame 写入新的 Excel 文件
with pd.ExcelWriter('new_data.xlsx') as writer:
    df_new.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

这个例子中，我们使用 `pd.read_excel` 函数读取原始 Excel 文件，然后使用 `iloc` 属性选取第二行到第四行。最后，使用 `to_excel` 函数将新的 DataFrame 写入新的 Excel 文件。请注意，`index=False` 参数将不会写入行索引。

相关问题

pandas execl删除行非空白

要删除Excel文件中的某些行中的非空白单元格，可以使用pandas库中的dropna()函数。该函数可以删除DataFrame对象中带有空值的行或列。

例如，如果要删除Excel文件中名为“Sheet1”的工作表中所有列中至少有一个非空白单元格的行，可以执行以下操作：

import pandas as pd

# 读取Excel文件并选择Sheet1工作表
df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 删除所有带有非空白单元格的行
df = df.dropna()

在上面的代码中，我们使用了dropna()函数删除了所有带有非空白单元格的行。这将返回一个新的DataFrame对象，其中不包括任何带有非空白单元格的行。

如果你只想删除某个特定列中带有非空白单元格的行，可以在dropna()函数中使用subset参数，指定要删除空白值的列。例如，如果要删除Excel文件中名为“Sheet1”的工作表中“Column1”列中带有非空白单元格的行，可以执行以下操作：

import pandas as pd

# 读取Excel文件并选择Sheet1工作表
df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 删除Column1列中带有非空白单元格的行
df = df.dropna(subset=['Column1'])

在上面的代码中，dropna()函数的subset参数指定要删除空白值的列。这将返回一个新的DataFrame对象，其中不包括任何带有非空白单元格的行。

用pandas提取数据到execl

可以使用pandas库中的to_excel方法将数据提取到Excel中。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据提取到Excel中
data.to_excel('data.xlsx', index=False)

这个代码会将名为"data.csv"的文件中的数据提取到名为"data.xlsx"的Excel文件中。`index=False`参数指定不将行号写入Excel文件。