import pandas as pd# 读取Excel文件中的内容df1 = pd.read_excel('file1.xlsx', sheet_name='Sheet1')# 读取另一个Excel文件中的内容df2 = pd.read_excel('file2.xlsx', sheet_name='Sheet1')# 将df1的内容添加到df2的末尾df2 = df2.append(df1, ignore_index=True)# 将合并后的内容写入一个新的Excel文件
时间: 2023-06-18 13:06:49 浏览: 122
df2.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)
这段代码可以读取两个不同的Excel文件中的内容,将其中一个文件的内容添加到另一个文件的末尾,最后将合并后的内容写入一个新的Excel文件。其中,`pd.read_excel`函数用于读取Excel文件中的内容,`df.append`函数用于将一个DataFrame对象添加到另一个DataFrame对象的末尾,`df.to_excel`函数用于将DataFrame对象中的内容写入Excel文件中。`ignore_index=True`参数表示忽略原来的索引,重新生成新的索引。`index=False`参数表示不将DataFrame对象的索引写入Excel文件中。
相关问题
df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据')把里面某行的长宽高按从大到小顺序排列
你可以使用 `sort_values()` 方法,将长宽高分别求和,然后按照和的大小进行排序。以下是示例代码:
```python
# 读取 Excel 文件
import pandas as pd
excel_file = 'your_file_path.xlsx'
df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据')
# 计算长宽高之和
df1['长宽高之和'] = df1['长'] + df1['宽'] + df1['高']
# 按照长宽高之和进行排序
df1 = df1.sort_values(by='长宽高之和', ascending=False)
# 筛选需要的列
df1 = df1[['长', '宽', '高']]
# 输出结果
print(df1)
```
这段代码会输出按照长宽高之和从大到小排列后的长、宽、高三列数据。你可以根据需要修改代码,比如更改列名、输出到 Excel 文件等。
python怎么选出df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据')某一行的第二大大数据第三大
可以使用 Pandas 库中的函数 `nlargest()` 来选出某一行的第二大和第三大的数据。假设你要选出第 5 行数据中第二大和第三大的两个数据,可以按照以下步骤进行:
1. 读取 Excel 文件并将其转换为 Pandas DataFrame 格式:
```python
import pandas as pd
excel_file = 'path/to/your/excel_file.xlsx'
df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据')
```
2. 选出第 5 行数据:
```python
row = df1.iloc[4] # 行号从 0 开始计数,所以第 5 行对应的行号是 4
```
3. 使用 `nlargest()` 函数选出第二大和第三大的数据:
```python
second_largest = row.nlargest(2).iloc[-1] # 第二大的数据
third_largest = row.nlargest(3).iloc[-1] # 第三大的数据
```
其中,`nlargest(n)` 函数会返回 DataFrame 中最大的 n 个值,而 `iloc[-1]` 则表示选取最后一个值,即第二大或第三大的数据。