python 读取excel后，根据其中一列的字段值，新建列，并赋值

在读取 Excel 文件后，你可以使用 pandas 库来根据某一列的字段值创建新列，并给新列赋值。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 根据某一列的字段值创建新列，并赋值
df['新列名'] = df['某一列名'].apply(lambda x: '赋值1' if x == '某个字段值1' else ('赋值2' if x == '某个字段值2' else '赋值3'))

# 打印修改后的 DataFrame
print(df)

在上述示例中，通过 `apply` 方法和 `lambda` 函数，我们根据列 `'某一列名'` 的字段值进行判断，并将对应的赋值结果保存在新列 `'新列名'` 中。你可以根据实际需求修改 `'新列名'` 和判断条件的赋值部分。

请确保你已经安装了 pandas 库，如果没有安装，可以通过 `pip install pandas` 命令进行安装。

相关问题

Python按列筛选数据并给新字段赋值

假设你有以下数据：

id,name,age
1,Alice,25
2,Bob,30
3,Charlie,35

你想按照年龄大于等于30的人来筛选数据，并给新字段"is_old"赋值为True，否则为False。可以按照以下步骤操作：

1. 读取数据并转换为pandas DataFrame格式。

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")
df = pd.DataFrame(data)

2. 筛选数据并给新字段赋值。

df["is_old"] = df["age"] >= 30

这将会在原始数据的基础上新增一个名为"is_old"的字段，并根据年龄是否大于等于30来赋值为True或False。

3. 输出结果。

print(df)

输出结果为：

   id     name  age  is_old
0   1    Alice   25   False
1   2      Bob   30    True
2   3  Charlie   35    True

这样，你就成功按列筛选数据并给新字段赋值了。

python 读取height_weight.csv文件,并将其储存为列表形式 计算身高和体重两个字段各自的值和方法，结果保留两位小数，并分别赋值给变量height_mean,height_var,weight_mean,weight_var 将处理后的数据写入新建文件result_mean_var.csv，确保数据与属性保持一致

以下是实现您要求的示例代码：

import csv

# 打开csv文件
with open('height_weight.csv') as csvfile:
    # 读取csv文件内容
    reader = csv.reader(csvfile)
    # 遍历每一行，将其转换为列表并添加到data列表中
    data = [row for row in reader]

# 计算身高和体重的平均值和方差
heights = [float(row[0]) for row in data[1:]]
weights = [float(row[1]) for row in data[1:]]
height_mean = round(sum(heights) / len(heights), 2)
weight_mean = round(sum(weights) / len(weights), 2)
height_var = round(sum((h - height_mean) ** 2 for h in heights) / len(heights), 2)
weight_var = round(sum((w - weight_mean) ** 2 for w in weights) / len(weights), 2)

# 写入新的csv文件
with open('result_mean_var.csv', mode='w', newline='') as csvfile:
    # 定义csv writer
    writer = csv.writer(csvfile)
    # 写入表头
    writer.writerow(['Height', 'Weight', 'Mean', 'Variance'])
    # 写入身高和体重的平均值和方差
    writer.writerow(['Height', '', height_mean, height_var])
    writer.writerow(['Weight', '', weight_mean, weight_var])

在此示例中，我们使用了与上一个示例类似的方法读取csv文件。然后，我们通过列表推导式将读取到的身高和体重的值保存为两个列表，并使用标准公式计算它们的平均值和方差。最后，我们使用`csv.writer()`函数创建一个新的csv文件，并将身高和体重的平均值和方差写入该文件。

请注意，此代码假设身高和体重值始终在文件的第一列和第二列。如果文件中的列数和顺序不同，则需要相应地修改代码。