python读表格A1到M18的数据进行数据处理并写入另一表格中

好的，您可以使用Python中的pandas库来读取、处理和写入Excel表格。下面是一个简单的示例代码，可以帮助您完成此任务：

import pandas as pd

# 读取原始表格数据
df = pd.read_excel("input.xlsx", sheet_name="Sheet1", usecols="A:M", nrows=18)

# 进行数据处理，这里只是简单地将所有单元格的值加1
df = df.applymap(lambda x: x + 1)

# 将处理后的数据写入新表格
df.to_excel("output.xlsx", sheet_name="Sheet1", index=False)

在上面的代码中，我们通过pandas的`read_excel`函数读取了原始表格的A1到M18数据，并指定了要读取的工作表、列范围和行数。然后我们通过`applymap`函数对所有单元格进行了一个简单的加1操作。最后，我们使用`to_excel`函数将处理后的数据写入新表格。请根据您的具体需求修改代码中的参数。

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python读表格C7到M18的数据进行数据处理并写入另一表格中

好的，与前面的代码类似，您可以使用pandas库读取、处理和写入Excel表格。下面是一个示例代码，可以帮助您完成这个任务：

import pandas as pd

# 读取原始表格数据
df = pd.read_excel("input.xlsx", sheet_name="Sheet1", usecols="C:M", skiprows=6, nrows=12)

# 进行数据处理，这里只是简单地将所有单元格的值乘2
df = df.applymap(lambda x: x * 2)

# 将处理后的数据写入新表格
df.to_excel("output.xlsx", sheet_name="Sheet1", startrow=6, startcol=2, index=False)

在上面的代码中，我们通过pandas的`read_excel`函数读取了原始表格的C7到M18数据，并指定了要读取的工作表、列范围、跳过的行数和读取的行数。然后我们通过`applymap`函数对所有单元格进行了一个简单的乘2操作。最后，我们使用`to_excel`函数将处理后的数据写入新表格，并指定了写入的起始行和起始列。请根据您的具体需求修改代码中的参数。

python将excel表格中数据进行提取，并按条件进行修改再写入表格

好的，这个问题属于技术类问题，可以回答。你可以使用Python的pandas库来读取、操作和写入Excel表格中的数据。具体操作步骤可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('path_to_excel_file.xlsx')

# 按条件进行修改数据
df.loc[df['column_name'] == 'value_to_be_changed', 'column_name_to_be_changed'] = 'new_value'

# 将修改后的数据写入Excel表格
df.to_excel('path_to_new_excel_file.xlsx', index=False)

其中，`path_to_excel_file.xlsx`和`path_to_new_excel_file.xlsx`分别指修改前和修改后的Excel文件路径；'column_name'为需要进行条件筛选的列名；'value_to_be_changed'为需要修改的列中的特定值；'column_name_to_be_changed'为需要修改的列名；'new_value'为需要修改为的新值。

希望可以帮到你！