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。

数据清洗中如何创建表格

在数据清洗过程中，创建表格是一个重要的步骤。以下是一些常见的方法和步骤：

1. **使用Excel或Google Sheets**：
- **导入数据**：将原始数据导入到Excel或Google Sheets中。
- **创建表格**：选择数据范围，点击“插入”选项卡，然后选择“表格”。
- **数据清洗**：使用内置函数和工具（如筛选、排序、条件格式等）进行数据清洗。

2. **使用Python的Pandas库**：
- **导入库**：

     import pandas as pd

- **读取数据**：

     df = pd.read_csv('your_data.csv')  # 读取CSV文件

- **创建表格**：Pandas会自动将数据加载到一个DataFrame对象中，你可以将其视为一个表格。
- **数据清洗**：

     df.dropna(inplace=True)  # 删除空值
     df.drop_duplicates(inplace=True)  # 删除重复行
     df['column_name'] = df['column_name'].str.strip()  # 去除空格

3. **使用SQL**：
- **创建表**：

     CREATE TABLE your_table (
         id INT PRIMARY KEY,
         name VARCHAR(255),
         age INT
     );

- **导入数据**：

     LOAD DATA INFILE 'your_data.csv'
     INTO TABLE your_table
     FIELDS TERMINATED BY ','
     ENCLOSED BY '"'
     LINES TERMINATED BY '\n'
     IGNORE 1 ROWS;

- **数据清洗**：使用SQL查询进行数据清洗，如更新、删除操作。

4. **使用数据清洗工具**：
- **Trifacta**、**OpenRefine**等工具提供了图形化界面，方便进行数据清洗和表格创建。

通过这些方法，你可以根据具体需求和数据类型选择合适的工具和方法来创建和清洗表格。