import pandas as pd# 读取 Excel 文件df = pd.read_excel('nzjj.xlsx', sheet_name='年终奖金发放表')# 筛选综合管理部门年终奖金超过10000元的员工df_zhgl = df[df['部门'] == '综合管理部门']df_zhgl_over_10000 = df_zhgl[df_zhgl['年终奖金'] > 10000]# 筛选战略规划部门年终奖金明细情况df_zlgh = df[df['部门'] == '战略规划部门']df_zlgh_detail = df_zlgh.loc[0:5, '姓名':'实发年终奖金']
时间: 2023-10-11 08:10:44 浏览: 58
这段代码是用来读取Excel文件并进行数据筛选的。首先使用pandas库中的read_excel函数读取名为"nzjj.xlsx"的Excel文件中的名为"年终奖金发放表"的工作表,并将其存储为名为df的DataFrame对象。然后,使用筛选条件筛选出部门为"综合管理部门"且年终奖金超过10000元的员工,并将其存储为名为df_zhgl_over_10000的DataFrame对象。接着,再次使用筛选条件筛选出部门为"战略规划部门"的员工,并将其存储为名为df_zlgh的DataFrame对象。最后,使用.loc函数选取df_zlgh中的第0行到第5行以及"姓名"列到"实发年终奖金"列之间的数据,并将其存储为名为df_zlgh_detail的DataFrame对象。
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import pandas as pd# 读取Excel文件df = pd.read_excel('data.xlsx')# 分组统计计数counts = df.groupby('Category')['Value'].count()# 将计数结果写入Excel文件counts.to_excel('counts.xlsx')怎么使分组统计计数降序排序
可以使用`sort_values()`函数对`counts`进行降序排序,然后再将结果写入Excel文件。修改代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 分组统计计数并进行降序排序
counts = df.groupby('Category')['Value'].count().sort_values(ascending=False)
# 将计数结果写入Excel文件
counts.to_excel('counts.xlsx')
```
这样就可以按照计数数量的降序对分组统计计数结果进行排序了。
import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 获取除第一行和第一列以外的数据,保存到列表中 data_list = df.iloc[1:, 1:].values.tolist() # 输出结果 print(data_list) 代码报错xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported
根据错误提示,这个代码是无法读取xlsx格式的Excel文件,只能读取xls格式的Excel文件。你可以尝试将data.xlsx另存为xls格式的Excel文件,或者使用pandas库中的read_excel函数的另一个参数engine来指定使用openpyxl引擎读取xlsx格式的Excel文件,例如:
```python
df = pd.read_excel('data.xlsx', engine='openpyxl')
```
这样应该就可以读取xlsx格式的Excel文件了。