python把excel的某一列复制到另一个excel的指定列_Excel笔记1

您！感谢您的提问。针对您的问题，可以使用Python中的pandas库来实现。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取原始Excel文件
df1 = pd.read_excel('原始文件.xlsx')

# 选取需要复制的列，假设为第2列（B列）
col_to_copy = df1.iloc[:, 1]

# 读取目标Excel文件
df2 = pd.read_excel('目标文件.xlsx')

# 将复制的列粘贴到目标文件的第3列（C列）
df2.iloc[:, 2] = col_to_copy

# 保存目标文件
df2.to_excel('目标文件.xlsx', index=False)

代码中的`iloc`用于选取列，`[:, 1]`表示选取所有行的第2列数据（因为Python中的索引从0开始）。`to_excel`用于保存文件，`index=False`表示不保存索引列。您可以根据自己的实际需求修改代码中的文件名和列号。希望对您有所帮助！

相关问题

python excel保存数据

在Python中，你可以使用Pandas库来保存数据到Excel文件。首先，你需要导入所需的库和模块，如Pandas、openpyxl和numpy。然后，你可以使用Pandas的DataFrame来创建你的数据，并将其保存到Excel文件中。

下面是一个保存数据到Excel文件的示例代码：

import pandas as pd

# 创建数据
data = {'Name': \['John', 'Emma', 'Mike'\],
        'Age': \[25, 28, 30\],
        'City': \['New York', 'London', 'Paris'\]}

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 保存数据到Excel文件
df.to_excel('data.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和城市的字典数据。然后，我们使用Pandas的DataFrame将字典数据转换为数据框。最后，我们使用DataFrame的`to_excel`方法将数据保存到名为"data.xlsx"的Excel文件中。通过设置`index=False`，我们可以避免将索引列保存到Excel文件中。

请注意，保存数据到Excel文件之前，你需要确保已经安装了所需的库和模块，如Pandas和openpyxl。你可以使用`pip`命令来安装它们：

pip install pandas openpyxl

希望这个示例能帮助到你！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [一文学会用Python读取Excel数据并保存](https://blog.csdn.net/veratata/article/details/128276183)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Python学习笔记（二）Excel保存数据](https://blog.csdn.net/Xuanze_xx/article/details/107926186)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

python对excel 三维装箱

在处理数学建模中的三维装箱问题时，利用Python可以对Excel进行数据预处理。首先，通过读取附件中的订单数据表，可以将数据存储为DataFrame格式。然后，可以对订单数据进行处理，删除那些无法装入箱子或袋子的物品数据。

在处理过程中，首先需要判断物品能否装入袋子中，判断的标准是袋子的长加高是否大于等于物品的长加高，并且袋子的宽加高是否大于等于物品的宽加高。通过对物品的长宽高进行两两相加得到三个数据，并进行升序排序。只要满足第一个数小于等于421并且第二个数小于等于451，即表明物品可以装袋。如果第一个数大于421或者第二个数大于451，则表明物品无法装袋。

经过Python处理后，订单数据表中的10000条数据剩余9464条。通过使用pandas库的DataFrame，可以将数据保存为新的Excel表格。

以下是Python处理Excel三维装箱问题的示例代码：

import pandas as pd

# 读取订单数据表
data = pd.read_excel("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\jian.xlsx", sheet_name="订单数据")
df = pd.DataFrame(data)  # 使用DataFrame

# 将列表的两列相加保存在新的一列
df['lw'] = df['l'] + df['w']
df['lh'] = df['l'] + df['h']
df['wh'] = df['w'] + df['h']

de = []  # 存储需要删除的行索引

# 对每行进行处理
for i in range(df.shape > 421 or list_i > 451:
        # 如果不满足装袋条件，则将该行索引添加到删除列表中
        de.append(i)

# 使用df.drop()删除需要删除的行
df.drop(de, inplace=True)

# 保存新表格
df.to_excel("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\dai2.xlsx")

以上是利用Python对Excel进行数据预处理的代码，可以根据具体需求进行修改和优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python对excel的读取、数据处理和保存（以数建模题目三维装箱为例）](https://blog.csdn.net/xuranyi/article/details/109726188)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python解决装车问题笔记（一）解决思路及箱子堆垛程序](https://blog.csdn.net/weixin_39705069/article/details/112939568)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]