pandas读取excel数据后写入另一个excel

可以按照如下代码将pandas读取的excel数据写入另一个excel文件中：

import pandas as pd

# 读取excel数据
df = pd.read_excel('input.xlsx')

# 对数据进行处理

# 写入另一个excel
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在上述代码中，首先使用pandas的`read_excel()`方法读取excel数据，然后对数据进行处理，最后使用`to_excel()`方法将数据写入另一个excel文件中。其中，`to_excel()`方法的第一个参数指定输出文件的文件名，第二个参数`index=False`表示不输出行索引。

相关问题

pandas读取sqlserver数据写入excel

可以使用 pandas.read_sql() 方法读取 SQL Server 数据库中的数据，并使用 pandas.DataFrame.to_excel() 方法将数据写入 Excel 文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import pyodbc

# 连接 SQL Server 数据库
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=<server_name>;DATABASE=<database_name>;UID=<username>;PWD=<password>')

# 读取数据
sql_query = "SELECT * FROM <table_name>"
df = pd.read_sql(sql_query, conn)

# 将数据写入 Excel 文件
file_name = "<file_name>.xlsx"
sheet_name = "<sheet_name>"
df.to_excel(file_name, sheet_name=sheet_name, index=False)

# 关闭连接
conn.close()

在上面的代码中，需要将 `<server_name>`、`<database_name>`、`<username>`、`<password>`、`<table_name>`、`<file_name>` 和 `<sheet_name>` 替换为实际的值。其中，`<server_name>` 是 SQL Server 实例的名称或 IP 地址，`<database_name>` 是要连接的数据库名称，`<username>` 和 `<password>` 是连接数据库所需的用户名和密码，`<table_name>` 是要读取的表名，`<file_name>` 是要保存的 Excel 文件的名称，`<sheet_name>` 是要保存的 Excel 工作表的名称。

写一个完整的用pandas实现excel数据读取写入的python程序

以下是一个完整的用pandas实现excel数据读取写入的python程序示例：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 输出读取的数据
print(df)

# 修改数据
df.loc[df['Name'] == 'Tom', 'Age'] = 30

# 写入excel文件
df.to_excel('example_modified.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们首先使用pandas的read_excel函数读取了一个名为example.xlsx的excel文件，然后输出了读取的数据。接着，我们使用pandas的loc函数找到名为Tom的行，并修改其年龄为30。最后，我们使用pandas的to_excel函数将修改后的数据写入一个名为example_modified.xlsx的新excel文件中，并禁用了索引列（index=False）。