如何将excel文件里相同列对应的整行信息写入到另一个sheet里,Python实现

可以使用Python的pandas库来实现。首先读取Excel文件，然后将需要的列的数据提取出来，最后使用pandas的to_excel方法将数据写入另一个sheet中。

具体实现方法如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('文件路径')

# 提取需要的列的数据
data = df[['列1', '列2', '列3']]

# 将数据写入另一个sheet中
data.to_excel('新文件路径', sheet_name='新sheet名')

如果需要在原有的Excel文件的基础上新建一个sheet，可以使用pandas的ExcelWriter类。

具体实现方法如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('文件路径')

# 提取需要的列的数据
data = df[['列1', '列2', '列3']]

# 使用pandas的ExcelWriter类创建一个ExcelWriter对象
writer = pd.ExcelWriter('文件路径', engine='openpyxl', mode='a')

# 将数据写入新的sheet中
data.to_excel(writer, sheet_name='新sheet名')

# 保存文件
writer.save()

希望这些信息能帮到你！

相关问题

如何将excel文件里相同列对应的整行信息写入到另一个sheet里,用Python实现

### 回答1：
你可以使用Python的库pandas来读取Excel文件，然后使用pandas的DataFrame来进行数据处理，最后使用pandas的to_excel()函数将结果写入到另一个Excel文件的Sheet中。

例如，以下代码展示了如何将一个Excel文件的Sheet1中指定列（如列A和列B）的数据复制到另一个Excel文件的Sheet2中：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 选择需要的列
df = df[['A', 'B']]

# 将数据写入到另一个Excel文件的Sheet2中
df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet2', index=False)

注意，在上面的代码中，我们使用了pandas的read_excel()函数来读取Excel文件，使用了[]操作符来选择需要的列，最后使用了to_excel()函数将数据写入到另一个Excel文件中。

希望这能帮到你！

### 回答2：
要将Excel文件中相同列对应的整行信息写入另一个Sheet，可以使用Python的pandas库来实现。

首先，我们需要安装pandas库和openpyxl库，这样我们就可以读取和写入Excel文件。

安装pandas库的命令是：

pip install pandas

安装openpyxl库的命令是：

pip install openpyxl

接下来，我们可以编写Python代码来实现要求：

import pandas as pd

# 读取原始Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 根据相同列对应的值，创建一个字典，字典的键是相同列的值，字典的值是对应的行信息列表
row_dict = {}
for i, row in df.iterrows():
    key = row['相同列']
    if key not in row_dict:
        row_dict[key] = []
    row_dict[key].append(row.tolist())

# 创建一个新的Excel文件
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl')
wb = writer.book

# 将字典中的行信息列表写入新的Sheet
for key, rows in row_dict.items():
    df_rows = pd.DataFrame(rows, columns=df.columns)
    df_rows.to_excel(writer, sheet_name=key, index=False)

# 保存并关闭Excel文件
writer.save()
writer.close()

上述代码中，我们首先使用`pd.read_excel()`函数读取原始的Excel文件，并指定要读取的Sheet名称。然后，我们遍历原始文件中的每一行，将相同列对应的行信息，根据相同列的值，保存在一个字典中。接着，我们使用`pd.ExcelWriter()`函数创建一个新的Excel写入对象，并指定使用openpyxl库。然后，我们遍历字典中的键值对，将每个键（相同列的值）作为Sheet名字，对应的行信息写入到新的Sheet里，并使用`to_excel()`函数实现写入操作。最后，我们使用`save()`和`close()`方法保存和关闭Excel文件。

注意，上述代码中的`'input.xlsx'`和`'output.xlsx'`是文件路径，你需要根据实际情况修改为你的Excel文件路径。另外，`'相同列'`需要替换为相同列的列名。

这样，我们就可以使用Python将Excel文件中相同列对应的整行信息写入到另一个Sheet中了。

### 回答3：
要将Excel文件中相同列对应的整行信息写入另一个sheet，可以使用Python中的openpyxl库来实现。

首先，需要安装openpyxl库：

pip install openpyxl

然后，可以按照以下步骤编写代码来实现需求：

1. 导入openpyxl库：

import openpyxl

2. 打开Excel文件：

workbook = openpyxl.load_workbook('input.xlsx')

3. 获取要处理的sheet：

sheet1 = workbook['Sheet1']  # 原始数据所在的sheet
sheet2 = workbook.create_sheet('Sheet2')  # 创建新的sheet用于写入结果

4. 遍历要处理的列，并将相同列对应的整行信息写入新的sheet：

column = 'A'  # 要处理的列
row_num = 1  # 行号，用于记录写入的位置
values_dict = {}  # 用于存储相同列对应的行信息

for row in sheet1.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    col_value = row[sheet1[sheet1.column_dimensions[column].letter].column - 1]  # 获取当前行的列值
    if col_value not in values_dict:
        values_dict[col_value] = []
    values_dict[col_value].append(row)  # 将整行信息加入相应列值的列表

for key, rows in values_dict.items():
    for row in rows:
        sheet2.append(row)  # 将整行信息写入新sheet

        # 可选：也可以将相同列对应的整行信息写入同一行不同列（如果有需要）

workbook.save('output.xlsx')  # 保存修改后的Excel文件

上述代码中，首先按照指定的列遍历原始数据sheet中的每一行，并将相同列对应的整行信息存储在字典`values_dict`中。然后，遍历`values_dict`字典中的每个键值对，将整行信息写入新的sheet。最后，保存修改后的Excel文件。

注意：上述代码中的`input.xlsx`代表输入的Excel文件名，`output.xlsx`代表输出的Excel文件名。需要根据实际情况进行修改。同时，还要确保原始数据sheet的第一行是表头，从第二行开始才是待处理的数据。

python 匹配两个excel表格，如果他们的第二列有相同元素，则将第二个表相同列的整行信息插到第一个表对应相同元素列的下面

可以使用 pandas 库来完成这个任务。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取两个 Excel 文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 根据第二列进行合并
merged = pd.merge(df1, df2, on='第二列')

# 将合并后的结果写入新的 Excel 文件
merged.to_excel('merged.xlsx', index=False)

需要注意的是，在合并时，可以通过指定 `how` 参数来控制合并方式，例如 `how='left'` 表示按照左侧的表格为基准进行合并。同时，还可以通过指定 `suffixes` 参数来指定合并后重复列的后缀名，避免列名冲突。具体用法可以参考 pandas 的官方文档。