xlwings读取pd.DataFrame第一列乘以第二列数据 是成本

可以使用xlwings的Range对象来读取DataFrame中的数据，并计算成本。具体实现可以参考以下代码：

import xlwings as xw
import pandas as pd

# 读取Excel中的数据
wb = xw.Book('example.xlsx')
sheet = wb.sheets['Sheet1']
df = sheet.range('A1').options(pd.DataFrame, header=1, index=False, expand='table').value

# 计算成本
cost = df.iloc[:, 0] * df.iloc[:, 1]

# 将结果写入Excel
sheet.range('C1').value = cost

上述代码中，首先使用xlwings的Range对象读取Excel中的数据，并将其转换为DataFrame格式。然后，计算成本并将结果写入Excel。其中，`iloc[:, 0]`表示取DataFrame中的第一列数据，`iloc[:, 1]`表示取第二列数据。最终的成本结果存储在`cost`变量中，可以直接赋值给Excel中的单元格。

相关问题

批量读取一个文件夹下的csv文件提取列，按照第一列数据变成（第二列＋第一列数据）乘以2，再分别形成新的csv文件

好的，可以使用Python的Pandas库来实现这个功能。以下是代码示例：

import os
import pandas as pd

# 获取指定文件夹下的所有csv文件
folder_path = "path/to/folder"
csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]

# 循环读取每个csv文件并处理
for file in csv_files:
    # 读取csv文件为DataFrame
    df = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, file))
    
    # 按照第一列数据变成（第二列＋第一列数据）乘以2
    df['result'] = (df.iloc[:, 1] + df.iloc[:, 0]) * 2
    
    # 分别形成新的csv文件
    new_file_name = file.split('.')[0] + '_new.csv'
    df.to_csv(os.path.join(folder_path, new_file_name), index=False)

这段代码会批量读取指定文件夹下的所有csv文件，并对每个文件进行处理，处理后的结果会保存成新的csv文件。其中，第一列数据保存在`df.iloc[:, 0]`中，第二列数据保存在`df.iloc[:, 1]`中。在处理完成后，我们将新的DataFrame保存成csv文件并命名为原文件名加上`_new.csv`的形式。

批量读取一个文件夹下的csv文件提取三列，按照第三列去除大于0的点并且第一列数据变成（第二列＋第一列数据）乘以2，再分别形成新的csv文件

好的，以下是代码示例：

import os
import pandas as pd

# 获取指定文件夹下的所有csv文件
folder_path = "path/to/folder"
csv_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.csv')]

# 循环读取每个csv文件并处理
for file in csv_files:
    # 读取csv文件为DataFrame
    df = pd.read_csv(os.path.join(folder_path, file))
    
    # 按照第一列数据变成（第二列＋第一列数据）乘以2
    df['result'] = (df.iloc[:, 1] + df.iloc[:, 0]) * 2
    
    # 去除第三列中大于0的点
    df = df[df.iloc[:, 2] <= 0]
    
    # 分别形成新的csv文件
    new_file_name = file.split('.')[0] + '_new.csv'
    df.to_csv(os.path.join(folder_path, new_file_name), index=False)

这段代码与上一个问题的代码类似，只是在处理DataFrame时增加了去除第三列中大于0的点的步骤。具体来说，我们使用`df[df.iloc[:, 2] <= 0]`来筛选第三列中小于等于0的数据。在处理完成后，我们将新的DataFrame保存成csv文件并命名为原文件名加上`_new.csv`的形式。