python数据导入导出

以下是Python中数据导入和导出的示例：

1. 导入Excel数据：

import pandas as pd
data = pd.read_excel('data.xlsx')

2. 导入CSV数据：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')

3. 导入文本格式数据：

import pandas as pd
data = pd.read_table('data.txt')

4. 导出数据为Excel格式：

import pandas as pd
data.to_excel('output.xlsx', index=False)

5. 导出数据为CSV格式：

import pandas as pd
data.to_csv('output.csv', index=False)

6. 导出数据为文本格式：

import pandas as pd
data.to_csv('output.txt', index=False, sep='\t')

相关问题

Python实验六：数据导入导出实验

Python实验六：数据导入导出实验主要是介绍如何使用Python处理常见的数据文件，例如txt、csv、Excel等格式。该实验包含以下内容：
1. 读取文本文件：使用Python内置的open函数读取文本文件，并可以使用相关函数进行数据清洗和处理。
2. 读取csv文件：使用Python内置的csv模块读取csv文件，并可以使用相关函数进行数据清洗和处理。
3. 读取Excel文件：使用Python的第三方库pandas读取Excel文件，并可以使用相关函数进行数据清洗和处理。
4. 导出数据：使用Python将处理后的数据导出为新的文本、csv或Excel文件。

python实现excel导入导出

以下是Python实现Excel导入导出的示例代码：

1. 导入Excel表格

import xlrd

# 打开Excel文件
workbook = xlrd.open_workbook('example.xlsx')

# 获取所有sheet名称
sheet_names = workbook.sheet_names()
print(sheet_names)

# 获取第一个sheet
sheet1 = workbook.sheet_by_index(0)

# 获取行数和列数
nrows = sheet1.nrows
ncols = sheet1.ncols

# 遍历每一行和每一列
for i in range(nrows):
    for j in range(ncols):
        print(sheet1.cell_value(i, j))

2. 导出Excel表格

import pandas as pd

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

# 修改数据
df['new_column'] = df['old_column'] + 1

# 导出Excel文件
df.to_excel('new_example.xlsx', index=False)

请注意，导入Excel需要使用`xlrd`包，而导出Excel需要使用`pandas`包。在导出Excel时，我们可以使用`pandas.DataFrame`来读取Excel文件，然后使用`to_excel`方法将修改后的表格导出到指定位置。