假设excel表df1有multiindex,两行表头“由江阴物流交江西物流”,和“序号、门店编码、 门店名称、实际包装总体积(M3) 、总箱数、集货区标识、地区”,行数不定,如何在“门店名称”列的最后一行添加明天的时间
时间: 2023-06-08 12:08:59 浏览: 39
你可以使用Pandas库中的.loc方法来实现在“门店名称”列的最后一行添加明天的时间的操作。具体操作如下:
1. 首先导入Pandas库,并读取Excel表格df1:
import pandas as pd
df1 = pd.read_excel('df1.xlsx')
2. 然后,按照“门店名称”列进行分组,选取每组的最后一行:
last_rows = df1.groupby('门店名称').last()
3. 接着,获取当前日期的明天日期:
from datetime import datetime, timedelta
tomorrow = (datetime.now() + timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d')
4. 最后,使用.loc方法在每个最后一行的“门店名称”列后面添加“明天的日期”:
last_rows.loc[:, '明天的日期'] = tomorrow
5. 最后,将修改后的数据保存回原Excel表格:
last_rows.to_excel('df1.xlsx')
相关问题
如何给excel表df1添加multiindex,两行表头“由江阴物流交江西物流”,和“序号、门店编码、 门店名称、实际包装总体积(M3) 、总箱数、集货区标识、地区”
您可以使用 MultiIndex.from_tuples 方法创建 MultiIndex,然后将其设置为 df1 的列索引。下面是实现代码:
```python
import pandas as pd
# 创建原始数据表df1(假设已经包含以上列)
df1 = pd.DataFrame()
# 创建multiindex
header = [("由江阴物流交江西物流","序号"),
("由江阴物流交江西物流","门店编码"),
("由江阴物流交江西物流","门店名称"),
("由江阴物流交江西物流","实际包装总体积(M3)"),
("由江阴物流交江西物流","总箱数"),
("由江阴物流交江西物流","集货区标识"),
("由江阴物流交江西物流","地区")]
multi_idx = pd.MultiIndex.from_tuples(header)
# 将multiindex设置为df1的列索引
df1.columns = multi_idx
```
以上代码将创建一个 multiindex,然后将其设置为 df1 的列索引,这样就可以自动添加两行表头“由江阴物流交江西物流”和“序号、门店编码、门店名称、实际包装总体积(M3)、总箱数、集货区标识、地区”。注意,如果 df1 已经包含了一些列,那么在设置 multiindex 时需要保证其长度与 df1 的列数相同。
假设excel表df1有multiindex,两行表头“由江阴物流交江西物流”,和“序号、门店编码、 门店名称、实际包装总体积(M3) 、总箱数、集货区标识、地区”,行数不定,如何在“门店名称”列的最后一行添加明天日期
您可以使用以下代码来解决这个问题:
```python
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
# 获取明天的日期
tomorrow = (datetime.now() + timedelta(days=1)).strftime('%Y-%m-%d')
# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('df1.xlsx', header=[0, 1])
# 获取“门店名称”列的最后一行索引
last_index = df.index[-1]
# 在最后一行添加明天日期
df.loc[last_index, ('由江阴物流交江西物流', '门店名称')] = tomorrow
# 保存结果到Excel表格
df.to_excel('df1.xlsx', index=False)
```
这个代码会读取名为“df1.xlsx”的Excel表格,然后在表格的最后一行的“门店名称”列添加明天的日期,最后再将结果保存回Excel表格中。