pd.read_excel.columns
时间: 2023-07-06 21:16:34 浏览: 132
这不是一个完整的问题,它缺少上下文。`pd.read_excel`是 Pandas 库中读取 Excel 文件的函数,而 `.columns` 是 DataFrame 对象的属性,用于返回该 DataFrame 的列名。但是,如果你想问的是如何使用 `pd.read_excel` 函数来读取 Excel 文件的列名,你可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('file.xlsx')
# 获取 DataFrame 的列名
columns = df.columns
```
这样,`columns` 变量就会包含 Excel 文件中的列名。
相关问题
ori_df = pd.read_excel(in_file) refer_df = pd.read_excel(in_file, sheet_name=1) filtered_df = refer_df.join(ori_df.set_index(ori_df.columns[0]), on=refer_df.columns[0], how='inner')
这是一段 Python 代码,它的作用是什么?
这段代码首先通过 Pandas 库读取一个 Excel 文件,并将其存储到一个名为 ori_df 的变量中。然后,它使用同样的方法读取同一文件的第二个工作表,并将其存储到一个名为 refer_df 的变量中。
接下来,代码通过 join() 函数将 refer_df 和 ori_df 进行连接,连接的方式是将 refer_df 的第一列与 ori_df 的第一列进行匹配,并返回匹配后的结果。具体来说,ori_df.set_index(ori_df.columns[0]) 的作用是将 ori_df 的第一列设置为索引列,然后 on=refer_df.columns[0] 指定了用 refer_df 的第一列进行匹配。最后,how='inner' 表示只保留匹配后的结果,即两个表格中都存在的行。结果被存储在 filtered_df 变量中。
代码简写:import pandas as pd # 1. 读取指定表格 df1 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币') df3 = pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币') # 标的表索引列位置及数据位置 grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index() grouped1 = df3.groupby(df2.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index() # 合并表1和表2的结果 result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left') # 输出结果到文件 result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)
import pandas as pd
# 读取指定表格
df1, df2, df3 = pd.read_excel('result-new.xlsx', sheet_name='Sheet1'), pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='本外币'), pd.read_excel('基础数据-new.xlsx', sheet_name='人民币')
# 标的表索引列位置及数据位置
grouped = df2.groupby(df2.columns[1]).agg({df2.columns[2]: 'sum', df2.columns[5]: 'sum'}).reset_index()
grouped1 = df3.groupby(df3.columns[1]).agg({df3.columns[2]: 'sum', df3.columns[5]: 'sum'}).reset_index()
# 合并表1和表2的结果
result = pd.merge(df1, grouped, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped.columns[0], how='left')
result = pd.merge(result, grouped1, left_on=df1.columns[1], right_on=grouped1.columns[0], how='left')
# 输出结果到文件
result.to_excel('531本外币比年初.xlsx', index=False)
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