利用python， 表格中其中某几列中的每行都有多个内容，且是能相互对应的，怎么拆分成每个单元格对应一行内容，尝试相应的代码提供

可以使用Python的pandas库来实现这个功能。具体步骤如下：

1. 读取表格数据，将其转换为pandas的DataFrame格式。

import pandas as pd
data = pd.read_excel('table.xlsx')

2. 对含有多个内容的列进行拆分，将每个内容拆分成一行，并在拆分后的行中保留原有的其他列信息。

以第二列为例，假设每个单元格中的内容都以逗号分隔。可以使用pandas的apply函数和lambda表达式来实现：

data = data.assign(col2=data['col2'].str.split(',')).explode('col2')

3. 将拆分后的数据保存到新的表格中。

data.to_excel('new_table.xlsx', index=False)

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取表格数据
data = pd.read_excel('table.xlsx')

# 对含有多个内容的列进行拆分
data = data.assign(col2=data['col2'].str.split(',')).explode('col2')

# 将拆分后的数据保存到新的表格中
data.to_excel('new_table.xlsx', index=False)

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python求excel表格中某几列每行的和的代码

以下是Python代码，可以求出Excel表格中某几列每行的和：

import openpyxl

# 打开Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 选择要操作的工作表
worksheet = workbook['Sheet1']

# 指定要求和的列数，例如第2列到第4列
columns = [2, 3, 4]

# 遍历每一行计算和
for row in range(2, worksheet.max_row + 1):
    sum = 0
    for col in columns:
        cell_value = worksheet.cell(row=row, column=col).value
        if cell_value is not None:
            sum += cell_value
    # 将计算结果写入新的一列
    worksheet.cell(row=row, column=5, value=sum)

# 保存Excel文件
workbook.save('example.xlsx')

其中，`example.xlsx` 是你要操作的Excel文件，`Sheet1` 是要操作的工作表名，`columns` 数组中存放要求和的列数，最后的计算结果会写入第5列。

Python用pandas提取Excel表中某几列中每行数据中最大值的重复个数并存入新的一列

可以使用 Pandas 中的 apply 函数结合 lambda 表达式来实现。

假设要提取的 Excel 表格文件名为 "data.xlsx"，要提取的列为 "A" 和 "B"，要求在新的一列 "Max Count" 中存储每行数据中最大值的重复个数，则可以按照以下步骤操作：

首先，导入 Pandas 库并读取 Excel 表格文件：

import pandas as pd

df = pd.read_excel("data.xlsx")

接下来，定义一个函数用于计算每行数据中最大值的重复个数：

def count_max(row):
    max_val = max(row["A"], row["B"])
    return row[row == max_val].count()

然后，使用 apply 函数和 lambda 表达式将该函数应用到每一行数据上，并将结果存储到新的一列 "Max Count" 中：

df["Max Count"] = df.apply(lambda row: count_max(row), axis=1)

最后，将处理后的数据保存到 Excel 表格文件中：

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

这样就能够提取 Excel 表格中某几列中每行数据中最大值的重复个数并存入新的一列了。