python将修改的excel输出新excel

您好！对于将修改的 Excel 数据输出为新的 Excel 文件，您可以借助 Python 中的 pandas 库来实现。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

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

# 修改数据，例如将第一列的数值加倍
df['Column1'] = df['Column1'] * 2

# 将修改后的数据保存为新的 Excel 文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在上述代码中，我们首先使用 `pd.read_excel()` 函数读取原始 Excel 文件，并将其存储在 DataFrame 对象 `df` 中。然后，您可以根据需要修改 DataFrame 中的数据，例如对某一列进行操作。最后，使用 `df.to_excel()` 函数将修改后的数据保存为新的 Excel 文件，参数 `index=False` 可以去除默认添加的索引列。

请注意替换代码中的 `'input.xlsx'` 和 `'output.xlsx'` 分别为您实际使用的原始文件和输出文件的路径。

希望对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

python将tablewidget输出到excel

将TableWidget中的数据输出到Excel可以使用openpyxl库来实现。openpyxl是一个用于读写Excel文件的Python库，可以很方便地处理Excel文件。

首先，安装openpyxl库。可以使用如下命令进行安装：

pip install openpyxl

接下来，导入所需的库：

from openpyxl import Workbook
from PyQt5.QtWidgets import QTableWidget, QApplication
from PyQt5.QtCore import Qt

然后，定义一个将TableWidget中的数据输出到Excel的函数：

def export_to_excel(tablewidget):
    # 创建一个新的Workbook对象
    workbook = Workbook()
    # 获取表格中的数据
    data = []
    for row in range(tablewidget.rowCount()):
        rowData = []
        for column in range(tablewidget.columnCount()):
            item = tablewidget.item(row, column)
            if item is not None:
                rowData.append(item.text())
            else:
                rowData.append("")
        data.append(rowData)
    # 创建一个工作表
    sheet = workbook.active
    # 将数据写入到工作表中
    for row in range(len(data)):
        for column in range(len(data[row])):
            sheet.cell(row=row+1, column=column+1).value = data[row][column]
    # 保存文件
    workbook.save("output.xlsx")

最后，将TableWidget对象传递给该函数即可将数据输出到Excel文件中：

app = QApplication([])
tablewidget = QTableWidget()
# 添加表格数据
# ...
export_to_excel(tablewidget)

以上就是将TableWidget中的数据输出到Excel的方法。该方法将表格中的数据保存为"output.xlsx"文件。你可以根据自己的需求进行修改。

python对excel数据筛选后输出新的excel

你可以使用Python的第三方库pandas来读取和操作Excel文件。下面是一个示例代码，它将读取一个名为input.xlsx的Excel文件中的数据，并根据特定的条件筛选数据，然后将结果保存到名为output.xlsx的新Excel文件中。

import pandas as pd

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

# 筛选数据
df_filtered = df[df["Column1"] > 10]

# 保存为新Excel文件
df_filtered.to_excel("output.xlsx", index=False)

在这个示例中，我们使用了pandas库的read_excel方法来读取Excel文件，并使用DataFrame的条件筛选功能来筛选数据。最后，我们使用to_excel方法将结果保存为新的Excel文件。你可以根据需要更改条件和文件名。