使用pandas将exce中第二列删除，然后txt一行行文本写入excel中第二列，并写上第三、四列列名

假设txt文件中每行文本用逗号隔开，可以按照以下步骤实现：

1. 读取excel文件，删除第二列数据：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('input.xlsx')
df.drop(df.columns[1], axis=1, inplace=True)

2. 读取txt文件，逐行写入excel文件的第二列：

with open('input.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    for i, line in enumerate(lines):
        df.iloc[i, 1] = line.strip()

3. 给第三、四列起名：

df.columns = ['Column 1', 'Column 2', 'Column 3']

4. 将修改后的数据保存到新的excel文件中：

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

相关问题

使用pandas将exce中第二列删除，保留第一列，然后txt一行行文本写入excel中第二列，并标上第三、四列列名

以下是示例代码：

import pandas as pd

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

# 删除第二列
df = df.iloc[:,[0]]

# 读取文本文件
with open('input.txt', 'r') as f:
    lines = f.readlines()

# 创建新的DataFrame并将文本写入第二列
new_df = pd.DataFrame({'col2': lines})

# 合并两个DataFrame
df = pd.concat([df, new_df], axis=1)

# 添加列名
df.columns = ['col1', 'col2', 'col3', 'col4']

# 写入Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在上述代码中，我们使用了`pd.read_excel()`函数读取Excel文件，并使用`iloc`函数删除第二列。接着，我们使用`open()`函数读取文本文件，并使用`pd.DataFrame()`函数创建一个包含文本数据的新的DataFrame。然后，我们使用`pd.concat()`函数将原始DataFrame和新的DataFrame合并，并使用`columns`属性添加列名。最后，我们使用`to_excel()`函数将结果写入Excel文件。

使用pandas将txt一行行文本写入excel中第二列，并写上第三列列名

假设txt文件名为example.txt，可以按照以下步骤使用pandas将每行文本写入excel中第二列，并写上第三列列名：

import pandas as pd

# 读取txt文件
with open('example.txt', 'r') as f:
    data = f.readlines()

# 创建DataFrame并将文本写入第二列
df = pd.DataFrame(columns=['col2'])
df['col2'] = data

# 添加第三列列名
df.columns = ['col2', 'col3']

# 将DataFrame写入excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

这样就可以将每行文本写入excel中第二列，并在第三列写上列名"col3"，并保存为output.xlsx文件。