python新建工作表

要在Python中新建一个工作表，你可以使用第三方库，例如 `pandas` 或 `openpyxl`。下面是使用这两个库的示例：

使用 pandas 库:

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'Column1': [1, 2, 3],
        'Column2': ['A', 'B', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将 DataFrame 写入 Excel 文件
df.to_excel('工作表.xlsx', index=False)

使用 openpyxl 库:

from openpyxl import Workbook

# 创建一个 Workbook 对象
workbook = Workbook()

# 选择默认的工作表
worksheet = workbook.active

# 编辑工作表
worksheet['A1'] = 'Value 1'
worksheet['B1'] = 'Value 2'

# 保存 Workbook
workbook.save('工作表.xlsx')

这些示例将创建一个名为 "工作表.xlsx" 的 Excel 文件，并将数据写入其中。你可以根据自己的需要修改代码。

相关问题

python新建工作表并保存

在Python中新建工作表并保存，通常我们会使用第三方库，如`openpyxl`或者`pandas`，这些库提供了操作Excel文件的接口。以下是使用`openpyxl`库新建工作表并保存为Excel文件的示例步骤：

1. 首先，确保安装了`openpyxl`库，如果未安装，可以使用pip安装：

   pip install openpyxl

2. 导入`openpyxl`库，并创建一个新的工作簿（Workbook）对象。

3. 通过工作簿对象获取或创建一个工作表（Worksheet）对象。

4. 对工作表进行操作，如添加数据等。

5. 保存工作簿到文件系统。

以下是一个简单的示例代码：

from openpyxl import Workbook

# 创建一个工作簿对象
wb = Workbook()

# 获取当前的工作表对象，如果工作簿中没有工作表，则openpyxl会自动创建一个名为"Sheet"的默认工作表
ws = wb.active

# 在工作表中添加数据
ws.append(["第一列数据", "第二列数据", "第三列数据"])

# 可以创建新的工作表
ws2 = wb.create_sheet(title="第二个工作表")

# 添加数据到第二个工作表
ws2.append(["新工作表数据1", "新工作表数据2"])

# 保存工作簿到文件
wb.save("新建工作表.xlsx")

这段代码首先创建了一个包含默认工作表的Excel文件，并在默认工作表中添加了一些数据，然后创建了第二个工作表并添加了数据，最后将工作簿保存为名为"新建工作表.xlsx"的文件。

python哈希表链表

### Python 中哈希表与链表的实现及用法

#### 哈希表的概念及其组成部分
哈希表是一种线性表的存储结构，主要由一个直接寻址表和一个哈希函数构成。哈希函数 \( h(k) \) 将元素的关键字 \( k \) 作为输入参数，并返回该元素应存放在数组中的索引位置[^1]。

当多个不同的关键字通过相同的哈希函数映射到同一个地址时会发生哈希冲突。解决哈希冲突的方法有很多，其中一种常用的方式是在发生冲突的位置链接一条单向链表来保存具有相同哈希值的不同记录。

#### 使用内置 `dict` 类型创建简单的哈希表
Python 的内置字典类型实际上就是一个高效的哈希表实现：

hash_table = {}
hash_table['key'] = 'value'
print(hash_table.get('key'))

这段代码展示了如何利用 Python 自带的支持快速查找特性的字典对象构建简易版键值对形式的哈希表[^2]。

#### 手动编写带有拉链法处理碰撞的哈希表类
为了更深入理解哈希表的工作原理以及学习如何应对可能发生的哈希冲突问题，下面给出了一种基于拉链法的手工实现方案:

class HashTable:
    def __init__(self, size=7):  
        self.data_map = [None] * size
    
    def _hash(self, key):
        my_hash = 0
        for letter in str(key):
            my_hash = (my_hash + ord(letter)) % len(self.data_map)
        return my_hash
      
    def set_item(self, key, value):
        index = self._hash(key)
        if not self.data_map[index]:
            self.data_map[index] = []
        self.data_map[index].append([key, value])
        
    def get_item(self, key):
        index = self._hash(key)
        if self.data_map[index] is not None:
            for i in range(len(self.data_map[index])):
                if self.data_map[index][i][0] == key:
                    return self.data_map[index][i][1]
        return None
        
ht = HashTable()
ht.set_item('bolts', 1400)
ht.set_item('washers', 50)
print(ht.get_item('bolts'))  # 输出: 1400

上述例子定义了一个名为 `HashTable` 的类，它内部维护着一个固定大小的列表用于存放实际数据项；每当遇到新的条目加入时会调用 `_hash()` 方法计算其对应的桶编号并将其追加至相应位置处形成的链表末端；而在检索指定项目的过程中则需遍历对应槽位上的全部节点直至找到匹配者为止。

#### 单项链表的基础操作
对于链表而言，在 Python 中可以通过定义结点(Node)类来进行表示，每个 Node 对象包含两部分信息：一是当前储存的数据(data)，二是指向下一个 node 的指针(next)[^3]:

class ListNode:
    def __init__(self, data=None, next_node=None):
        self.data = data
        self.next_node = next_node


node1 = ListNode("apple")
node2 = ListNode("banana", node1)

current = node2
while current:
    print(current.data)
    current = current.next_node

此段程序片段建立了两个相连的节点实例(node1 和 node2), 并实现了从头到尾依次打印各节点所携带的信息的功能.