用python读取excel中A列和B列的数据，同A列数据乘以B列数据，然后把结果放在另一个新excel内

好的，可以使用Python中的pandas库来实现这个功能，以下是代码示例：

import pandas as pd

# 读取原始Excel文件
df = pd.read_excel('原始文件.xlsx')

# 计算A列和B列的乘积，存储在新的一列中
df['C'] = df['A'] * df['B']

# 创建新的Excel文件，把结果写入
writer = pd.ExcelWriter('结果文件.xlsx')
df.to_excel(writer, index=False)
writer.save()

需要注意的是，代码中的`原始文件.xlsx`和`结果文件.xlsx`需要替换成实际的文件名。另外，pandas库需要提前安装，可以使用命令`pip install pandas`来安装。

相关问题

python计算Excel表格中以A列为X轴B列为Y轴的离散数据围成的曲线积分面积，并计算每一个数据点积分面积乘以C列数据的值的和

可以使用Python中的pandas和numpy库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 读取Excel表格数据，并将A列、B列和C列的数据分别存储到三个numpy数组中。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_excel('data.xlsx')
x = np.array(df['A'])
y = np.array(df['B'])
c = np.array(df['C'])

2. 计算曲线积分面积。可以采用数值积分的方法，例如梯形法或辛普森法。这里以梯形法为例，代码如下：

def trapezoidal_integral(x, y):
    area = 0.0
    for i in range(1, len(x)):
        area += (y[i-1] + y[i]) * (x[i] - x[i-1]) / 2.0
    return area

total_area = trapezoidal_integral(x, y)

3. 计算每一个数据点的积分面积乘以C列数据的值，并将结果相加。代码如下：

weighted_area = 0.0
for i in range(len(x)):
    area = trapezoidal_integral(x[:i+1], y[:i+1])
    weighted_area += area * c[i]

print('曲线积分面积：', total_area)
print('加权积分面积：', weighted_area)

完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

def trapezoidal_integral(x, y):
    area = 0.0
    for i in range(1, len(x)):
        area += (y[i-1] + y[i]) * (x[i] - x[i-1]) / 2.0
    return area

df = pd.read_excel('data.xlsx')
x = np.array(df['A'])
y = np.array(df['B'])
c = np.array(df['C'])

total_area = trapezoidal_integral(x, y)

weighted_area = 0.0
for i in range(len(x)):
    area = trapezoidal_integral(x[:i+1], y[:i+1])
    weighted_area += area * c[i]

print('曲线积分面积：', total_area)
print('加权积分面积：', weighted_area)

需要注意的是，这里假设数据点按照A列的升序排列。如果数据点的顺序不确定，需要先按照A列的值进行排序。

实现多种类型的单位换算。比如：分别实现重量、长度、时间等单位换算。要求把转换数据存到一个EXCEL表中每个工作业表存放一种类型的单位数据。用python读取EXCEL表中的数据实现单位换算。程序运行时首先读取EXCEL文件中的所有工作表的名称，列出菜单让用户选择要换算单位的类型，再将工作表中的数据读入程序中，根据用户输入的数据值、源单位和目标单位计算出结果。

这是一个比较复杂的项目，需要用到pandas和xlrd库来读取Excel表格，下面是一个大概的实现思路：

1. 首先需要准备好Excel表格，每个工作表存放一种类型的单位数据，例如一个工作表存放重量单位，另一个工作表存放长度单位等等。

2. 使用pandas库读取Excel表格，获取所有工作表的名称，并列出菜单让用户选择要换算单位的类型。

3. 根据用户选择的工作表名称，使用xlrd库读取该工作表中的数据，并将数据存储到一个字典中，字典的键为源单位，值为目标单位和换算比例的元组。

4. 接下来需要让用户输入需要转换的数据值、源单位和目标单位。

5. 根据用户输入的源单位和目标单位，在字典中查找对应的换算比例。

6. 将用户输入的数据值乘以换算比例，即可得到目标单位下的数值。

7. 最后输出结果。

下面是一个简单的实现代码，仅供参考：

import pandas as pd
import xlrd

# 读取Excel表格
workbook = xlrd.open_workbook('units.xlsx')
sheets = workbook.sheet_names()

# 列出菜单
print('可供选择的单位类型：')
for i in range(len(sheets)):
    print(f"{i+1}. {sheets[i]}")

# 获取用户选择的单位类型
selected_type = int(input('请选择需要转换的单位类型：')) - 1

# 读取对应工作表中的数据
sheet_name = sheets[selected_type]
sheet = workbook.sheet_by_name(sheet_name)
data = {}
for i in range(1, sheet.nrows):
    source_unit, target_unit, ratio = sheet.row_values(i)
    data[source_unit] = (target_unit, ratio)

# 获取用户输入的数据值、源单位和目标单位
value = float(input('请输入需要转换的数据值：'))
source_unit = input('请输入数据的源单位：')
target_unit = input('请输入需要转换的目标单位：')

# 进行单位转换
if source_unit == target_unit:
    result = value
else:
    target, ratio = data[source_unit]
    if target == target_unit:
        result = value * ratio
    else:
        target_ratio = data[target_unit][1]
        result = value * ratio / target_ratio

# 输出结果
print(f"{value}{source_unit} = {result}{target_unit}")

需要注意的是，这个实现代码仅支持单向转换，即目标单位只能是源单位的直接转换单位，如果需要进行复杂的转换，例如从英里/时转换到千米/秒，需要先将源单位转换成公制单位，再将公制单位转换成目标单位。