将dataframe中name值为A和B的保存在一个新的dataframe中
时间: 2024-04-30 15:24:53 浏览: 11
假设你使用的是Python中的pandas库,可以使用以下代码将name值为A和B的行保存在新的dataframe中:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'name': ['A', 'B', 'C'], 'value': [1, 2, 3]})
# 选择name值为A和B的行并保存在新的dataframe中
new_df = df[df['name'].isin(['A', 'B'])]
```
执行以上代码后,new_df中就只包含name值为A和B的行了。
相关问题
padnas 在将多dataframe内容写入同一个Excel文件的Sheet中
您好,如果您想将多个 DataFrame 内容写入同一个 Excel 文件的同一个 Sheet 中,可以使用 Pandas 库的 `ExcelWriter` 对象。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建多个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})
# 创建 ExcelWriter 对象
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter')
# 将 DataFrame 写入同一个 Sheet 中
df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False, startrow=4)
# 保存 Excel 文件
writer.save()
```
在上面的示例代码中,我们首先创建了两个 DataFrame(`df1` 和 `df2`),然后创建了一个 `ExcelWriter` 对象,并指定了输出文件名和引擎类型(这里使用的是 `xlsxwriter` 引擎)。
接着,我们调用了 `to_excel` 方法将两个 DataFrame 内容分别写入了同一个 Sheet 中(`sheet_name` 参数指定了 Sheet 名称,`index` 参数指定是否写入 DataFrame 的索引列,`startrow` 参数指定了写入数据的起始行数)。
最后,我们调用了 `save` 方法保存 Excel 文件。这样就可以将多个 DataFrame 内容写入同一个 Excel 文件的同一个 Sheet 中了。
将两个dataFrame 变量导入到同一个xlsx文件中
你可以使用 pandas 库中的 `ExcelWriter` 类来将两个 DataFrame 变量导入到同一个 xlsx 文件中。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建两个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'C': [4, 5, 6], 'D': ['d', 'e', 'f']})
# 创建 ExcelWriter 对象
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
# 将两个 DataFrame 写入同一个文件中
df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)
# 保存文件
writer.save()
```
在这个例子中,首先创建了两个 DataFrame 变量 `df1` 和 `df2`,然后创建了一个 `ExcelWriter` 对象 `writer`,该对象的参数是输出文件的路径和文件名。接下来,使用 `to_excel` 方法将 `df1` 和 `df2` 分别写入到同一个 xlsx 文件的不同 sheet 中。最后,调用 `save` 方法保存文件。注意在调用 `to_excel` 方法时,需要指定 sheet 的名称和是否包含行索引(`index=False`)。