pandas读取excel表格每一行，在所有符合条件的行的末尾添加一个单元格存放666

好的，您可以按照以下代码实现：

import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('your_file_path.xlsx')

# 在符合条件的行末尾添加一个单元格，存放666
df.loc[df['Your Condition'], 'New Column'] = 666

# 保存修改后的表格
df.to_excel('your_output_file_path.xlsx', index=False)

以上代码中，`your_file_path.xlsx` 是您要读取的Excel文件的路径，`your_output_file_path.xlsx` 是您要输出的Excel文件的路径。`Your Condition` 是一个布尔类型的条件，用于筛选符合条件的行，可以是一个字符串或一个变量。`New Column` 是您要添加的新列的名称，可以根据实际情况进行修改。同时，`index=False` 表示不保存行索引。

相关问题

pandas读取excel表格每一行，在某一行末尾添加一个单元格，里面存放666

好的，您可以按照以下代码实现：

import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('your_file_path.xlsx')

# 在某一行末尾添加一个单元格，存放666
df.loc[some_row_number, 'New Column'] = 666

# 保存修改后的表格
df.to_excel('your_output_file_path.xlsx', index=False)

以上代码中，`your_file_path.xlsx` 是您要读取的Excel文件的路径，`your_output_file_path.xlsx` 是您要输出的Excel文件的路径。`some_row_number` 是您要添加单元格的行号，可以是一个整数值或一个变量。`New Column` 是您要添加的新列的名称，可以根据实际情况进行修改。同时，`index=False` 表示不保存行索引。

python 使用pandas库，使用 pandas 库中的 read_excel 函数和 MultiIndex 类型来读取合并单元格表头，操作excel文件“data\推送名单.xlsx”,遍历循环读取所有sheet表，读取表头“接收人工号”的所在列数据data1和读取合并单元格表头“推送内容”的所在的合并列的所有数据data2（示列：B列，C列，D列的第一行是合并单元格，是‘推送内容’表头），合并data1，data2为一个总数据data，定义一个字典dictext，定义一个字符串strtext，对data做遍历循环，其中包含的data1表头“接收人工号”的列单元格数据为字典的key值，其中包含的data2的表头为“推送内容”的合并列数据做字符串拼接strtext（表头为“推送内容”的合并列的单元格数据有转行，有特殊符号），strtext做字典的value值，每行遍历都重置strtext 相关所有代码

以下是您所需的代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件中的所有表格
xls = pd.ExcelFile('data/推送名单.xlsx')

# 定义一个空 DataFrame 存放所有表格数据
data = pd.DataFrame()

# 遍历所有表格
for sheet_name in xls.sheet_names:
    # 读取表格数据，跳过前两行
    df = pd.read_excel(xls, sheet_name, header=2)
    
    # 读取表头为“接收人工号”的列单元格数据
    data1 = df['接收人工号']
    
    # 读取表头为“推送内容”的合并列的所有数据，合并为一个 Series
    data2 = pd.concat([df.iloc[:, i] for i in range(1, 4)], ignore_index=True)
    
    # 合并 data1 和 data2 为一个总数据
    data = pd.concat([data, pd.concat([data1, data2], axis=1)], ignore_index=True)

# 定义一个字典存放数据
dictext = {}

# 遍历 data
for i in range(len(data)):
    # 读取“接收人工号”列单元格数据作为字典的 key 值
    key = data.iloc[i, 0]
    
    # 读取“推送内容”列的合并列数据作为字典的 value 值
    value = ''
    for j in range(1, 4):
        if pd.notnull(data.iloc[i, j]):
            value += str(data.iloc[i, j])
    
    # 将 value 值存入字典，如果 key 已存在，则拼接 value 值
    if key in dictext:
        dictext[key] += value
    else:
        dictext[key] = value

这段代码可以实现以下功能：

1. 使用 pandas 库的 `read_excel` 函数读取 Excel 文件中的所有表格。
2. 使用 `MultiIndex` 类型读取合并单元格表头。
3. 遍历循环读取所有表格的数据，并将读取到的数据合并为一个总数据。
4. 遍历循环总数据，将“接收人工号”列单元格数据作为字典的 key 值，将“推送内容”列的合并列数据作为字典的 value 值进行字符串拼接，并存入字典中。