python读取excel的某一列值,将“_”左右的信息切割，生成新的几列

好的，你可以使用pandas库中的str.split()函数将包含“_”的列拆分成多列，然后将新列添加到DataFrame中。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 切割包含“_”的列
new_cols = df['old_col'].str.split('_', expand=True)

# 按名称重命名新列
new_cols.columns = ['new_col1', 'new_col2']

# 将新列添加到DataFrame中
df = pd.concat([df, new_cols], axis=1)

# 输出新表格到Excel文件
df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

在这个示例中，你需要把'your_file.xlsx'替换成你的Excel文件路径。'old_col'是你要拆分的列。我们使用str.split()函数将这一列拆分为两列。 然后重命名新列的名称，将其添加到DataFrame中。 最后，将新表格输出到'new_file.xlsx'中。

希望这个示例可以帮助你！

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python读取excel的某一列值,将“_”左右的信息切割，生成新的表

好的，我可以帮你解决这个问题。你可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件，并使用split()函数来切割列中的字符串。下面是一个示例代码，可以读取Excel中的列，将其切割并生成新的表格：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 切割列中的字符串
df['new_column'] = df['old_column'].apply(lambda x: x.split("_")[0])

# 生成新的表格
new_df = df[['new_column']] # 只包含新列的表格

# 输出新表格到Excel文件
new_df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

在这个示例中，你需要把'your_file.xlsx'替换成你的Excel文件路径。'old_column'是你想要切割的列，'new_column'是你生成的新列。最后，将新表格输出到'new_file.xlsx'中。

希望这可以帮助你！