怎么用python代码将excel表格中的100个不同的数据插入到另一个表格中的空值中 代码

在Python中，我们可以使用pandas库来处理Excel文件和数据操作。以下是一个简单的示例，展示如何读取一个包含100个不同数据的Excel文件，然后将这些数据插入到另一个有空值的Excel表格相应位置：

import pandas as pd

# 1. 读取源文件（假设源文件名为'source.xlsx'）
source_df = pd.read_excel('source.xlsx')

# 检查源文件中是否有100个数据行
assert len(source_df) == 100, "源文件中数据不足100条"

# 2. 打开目标文件（假设目标文件名为'target.xlsx'），并选择需要填充数据的列
target_df = pd.read_excel('target.xlsx')
target_column_name = 'your_column_name'  # 替换为实际的目标列名

# 3. 将源文件的数据插入目标文件对应的位置
for i in range(100):  # 假设目标文件也是100行
    target_df.at[i, target_column_name] = source_df.iloc[i]

# 4. 写回目标文件
target_df.to_excel('target.xlsx', index=False)

相关问题

使用PYTHON写一段代码，对指定的"D:\1_ZC专项\0-每日批量清洗数据目录\表格汇总前文件夹下"的所有XLSX表格从第3行开始进行合并后，命令为日期+地名+数据合并的xlsx文件，保存到"D:\1_ZC专项\0-每日批量清洗数据目录\"文件夹中，随后在合并后的表格第6列后插入一列空值，在第16行第3行写入内容：”VLOOKUP(O3,Sheet2!A:B,2,FALSE)“并向下填充该列后保存表格

以下是代码实现：

import pandas as pd
from datetime import date

# 定义文件路径和名称
folder_path = r"D:\1_ZC专项\0-每日批量清洗数据目录\表格汇总前文件夹下\\"
output_path = r"D:\1_ZC专项\0-每日批量清洗数据目录\\"
file_name = str(date.today()) + "_地名数据合并.xlsx"

# 读取所有xlsx文件并合并数据
data_frames = []
for file in os.listdir(folder_path):
    if file.endswith(".xlsx"):
        df = pd.read_excel(folder_path + file, header=2)
        data_frames.append(df)
merged_df = pd.concat(data_frames)

# 插入空白列
merged_df.insert(5, "空白列", "")

# 写入公式
merged_df.iloc[15, 2] = "VLOOKUP(O3,Sheet2!A:B,2,FALSE)"
merged_df.iloc[15:, 2] = merged_df.iloc[15, 2]

# 保存文件
merged_df.to_excel(output_path + file_name, index=False)

这段代码会读取"D:\1_ZC专项\0-每日批量清洗数据目录\表格汇总前文件夹下"文件夹下的所有xlsx文件，并在第3行开始进行合并。随后，将合并后的表格命名为日期+地名+数据合并的xlsx文件，并保存到"D:\1_ZC专项\0-每日批量清洗数据目录\"文件夹中。

然后，在合并后的表格的第6列后插入一列空值，并在第16行第3列写入公式"VLOOKUP(O3,Sheet2!A:B,2,FALSE)"。最后，将该公式向下填充整列，并保存表格。

通达信数据文件转换成数据库 python

将通达信数据文件转换为数据库，可以借助Python编程语言。

通达信数据文件一般是以二进制格式存储的，而Python能够读取和处理二进制数据，所以可以使用Python来将通达信数据文件转换为数据库。

首先，需要安装Python的相关库，比如pandas和sqlite3。pandas可以用来读取和处理数据，而sqlite3可以用来创建和操作数据库。

接着，需要将通达信数据文件读取到Python中。可以使用pandas库中的read_csv或read_excel函数来读取数据。读取数据时，需要指定数据文件的路径和编码方式。

读取数据后，可以对数据进行处理，比如清洗数据、合并数据等。处理数据前，需要先对数据进行预处理，比如删除重复数据、空值处理等。

接下来，可以使用sqlite3库创建数据库，并创建表。对于通达信数据文件，可以将每个文件对应的数据转换为一个表格，然后将这些表格保存在一个数据库文件中。

最后，需要将处理后的数据保存到数据库中。可以使用sqlite3库中的cursor.execute函数来执行SQL语句，将数据插入到数据库中。

以上就是将通达信数据文件转换为数据库的一般步骤。需要注意的是，由于通达信数据文件格式较为特殊，需要根据实际情况进行调整和优化。此外，受到Python和计算机性能等因素的限制，数据处理过程也需要考虑效率和稳定性。