python 将excel"B"到“M”列合并为一个列,并以“_”分割

可以使用 pandas 库来读取 Excel 文件，并将 B 列到 M 列合并为一个列，并以 "_" 分割。

以下是示例代码：

import pandas as pd

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

# 将 B 列到 M 列合并为一个列，并以 "_" 分割
df['New Column'] = df.iloc[:, 1:13].apply(lambda x: '_'.join(str(i) for i in x), axis=1)

# 删除 B 列到 M 列
df.drop(df.iloc[:, 1:13], inplace=True, axis=1)

# 保存修改后的 Excel 文件
df.to_excel('modified_excel_file.xlsx', index=False)

这段代码中，`df.iloc[:, 1:13]` 表示选取第 1 列到第 13 列（即 B 列到 M 列），`axis=1` 表示沿着列方向进行操作。`'_'.join(str(i) for i in x)` 表示将每行数据连接成一个字符串，并用 "_" 分割。最后，将新列命名为 "New Column"，并将修改后的 Excel 文件保存为 "modified_excel_file.xlsx"。

相关问题

帮我用Python写个处理excel表格的代码，要求把excelA表和excelB合并，并且去重

当然可以，以下是Python处理excel表格的代码：

import pandas as pd

# 读取excelA表和excelB表
excelA = pd.read_excel('excelA.xlsx')
excelB = pd.read_excel('excelB.xlsx')

# 合并两个表格
merged = pd.concat([excelA, excelB])

# 去重
merged = merged.drop_duplicates()

# 将结果保存到新的excel文件中
merged.to_excel('merged.xlsx', index=False)

这段代码使用了pandas库来读取、合并和去重excel表格，并将结果保存到新的excel文件中。

Excel1 点击按钮选择一个excelB 文件，从ExcelB文件的sheet1中获取与Excel1的AB 两列有想同数据的值复制到C列

您可以使用Python的openpyxl库来处理Excel文件，具体的代码如下：

import openpyxl

# 打开Excel文件
wb1 = openpyxl.load_workbook('Excel1.xlsx')
wb2 = openpyxl.load_workbook('ExcelB.xlsx')

# 获取Excel1和ExcelB的Sheet1
sheet1 = wb1['Sheet1']
sheetB = wb2['Sheet1']

# 遍历Excel1的AB两列
for row1 in sheet1.iter_rows(min_row=2, min_col=1, max_col=2):
    # 获取AB两列的值
    a1, b1 = [cell.value for cell in row1]
    # 遍历ExcelB的AB两列
    for rowB in sheetB.iter_rows(min_row=2, min_col=1, max_col=2):
        # 获取AB两列的值
        aB, bB = [cell.value for cell in rowB]
        # 如果ExcelB的AB两列值与Excel1的相同
        if a1 == aB and b1 == bB:
            # 复制ExcelB的C列值到Excel1的C列
            cB = rowB[2].value
            sheet1.cell(row=row1[0].row, column=3, value=cB)

# 保存Excel1
wb1.save('Excel1.xlsx')

注意，您需要将代码中的`Excel1.xlsx`和`ExcelB.xlsx`替换为您实际的文件名。另外，上述代码仅考虑了ExcelB中AB两列与Excel1相同的情况，如果存在多个匹配行，代码只会将ExcelB中第一个匹配的C列值复制到Excel1的对应行，您需要酌情处理。