Python怎么把计算数据输出到Excel文件里

要把计算数据输出到Excel文件里，可以使用Python中的第三方库openpyxl。下面是一个简单的示例代码，可以将一些数据写入Excel文件中：

import openpyxl

# 创建一个新的Excel文件
wb = openpyxl.Workbook()

# 选择当前的工作表
sheet = wb.active

# 写入数据
sheet['A1'] = '姓名'
sheet['B1'] = '年龄'
sheet['C1'] = '性别'

sheet['A2'] = '张三'
sheet['B2'] = 20
sheet['C2'] = '男'

sheet['A3'] = '李四'
sheet['B3'] = 25
sheet['C3'] = '女'

# 保存Excel文件
wb.save('example.xlsx')

这个示例代码创建了一个新的Excel文件，并在第一个工作表中写入了一些数据。你可以根据自己的需求修改示例代码中的数据，将自己的计算结果写入Excel文件中。

相关问题

python实现不指定文件名读取excel文件并指定多列数据进行自定义计算公式

可以使用 pandas 库来实现这个功能。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 excel 文件
df = pd.read_excel('file.xlsx', usecols=['Column1', 'Column2'])

# 自定义计算公式
result = df['Column1'] * 2 + df['Column2'] * 3

# 输出结果
print(result)

在这个示例中，我们使用 pandas 库的 `read_excel` 函数来读取 excel 文件，并使用 `usecols` 参数指定需要读取的列。然后，我们可以使用 pandas 的数据操作功能来进行自定义计算公式。最后，我们将结果输出到控制台。

导入excel数据在计算完权重后利用重采样输出采样excel数据python

以下是一个简单的示例代码，假设你已经计算出了权重，并将其存储在名为 "weights" 的 Pandas 数据框中，而你想将 "data.xlsx" 文件中的数据进行重采样并输出到 "sampled_data.xlsx" 文件中：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_excel("data.xlsx")

# 计算每行的权重
weights = ...

# 进行重采样
sampled_data = data.sample(n=100, replace=True, weights=weights)

# 将重采样数据输出到新的 Excel 文件中
sampled_data.to_excel("sampled_data.xlsx", index=False)

在这个示例中，我们使用了 Pandas 库来读取原始数据，并通过调用 `sample()` 函数来进行重采样，其中 `n` 参数指定了采样的样本数量，`replace` 参数指定是否允许重复采样，`weights` 参数指定每个样本的权重。最后，我们将重采样数据保存到新的 Excel 文件中，通过 `to_excel()` 函数实现。