Python3.7 execl

Python 3.7提供了多种库来操作Excel文件，如`openpyxl`, `pandas`, 和 `xlsxwriter`。这里我们以`xlsxwriter`为例，它是一个用于创建Excel 2007 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的库[^1]。

创建一个新的Excel工作簿并写入数据的基本步骤如下：

1. 导入`pandas`和`xlsxwriter`库:

import pandas as pd
from xlsxwriter import Workbook

2. 创建一个DataFrame来存储数据（如果需要）:

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

3. 初始化工作簿并设置工作表:

workbook = Workbook('output.xlsx')
worksheet = workbook.add_worksheet()

4. 写入数据到工作表:

for i, row in df.iterrows():
    worksheet.write_row(i, 0, row)

5. 保存并关闭工作簿:

workbook.close()

如果你需要读取Excel文件，可以使用`pandas`的`read_excel()`函数。

相关问题

python 3.7 读excel数据 画图

Python 3.7读excel数据可以使用pandas库中的read_excel方法读取，首先需要安装pandas库。可以使用conda安装，也可以使用pip安装。例如：

pip install pandas

读取excel文件的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel("data.xlsx")

其中，参数"data.xlsx"为excel文件的路径及文件名，可以根据实际情况进行修改。

读取数据后，可以使用matplotlib库绘制图形。在此之前，需要安装matplotlib库。可以使用conda安装，也可以使用pip安装。

pip install matplotlib

绘制图形的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(df['x'], df['y'])
plt.title("Title")
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()

其中，df['x']和df['y']为读取的excel文件中的x列和y列数据。"Title"、"x"和"y"分别为图形的标题、x轴标签和y轴标签。调用show()函数后，图形会显示出来。

另外，matplotlib库还可以绘制其他类型的图形，如散点图、柱状图等，具体使用方法可以参考官方文档或网络资源。

python3.7 用 pandas

Python 3.7是Python编程语言的一个版本，而pandas是一个用于数据分析和数据处理的Python库。在Python 3.7中使用pandas可以方便地进行数据操作和分析。

pandas提供了两个主要的数据结构：Series和DataFrame。Series是一维的标签数组，类似于带有标签的数组或列表。DataFrame是一个二维的表格数据结构，可以看作是由多个Series组成的。

使用pandas可以进行各种数据操作，包括数据读取、数据清洗、数据筛选、数据转换、数据聚合等。它还提供了丰富的函数和方法，用于处理缺失值、重复值、异常值等数据处理任务。

以下是一些常用的pandas操作：
1. 数据读取：pandas可以读取各种格式的数据文件，如CSV、Excel、SQL数据库等。
2. 数据清洗：可以通过pandas清洗数据，包括处理缺失值、重复值、异常值等。
3. 数据筛选：可以根据条件筛选数据，如选择满足某个条件的行或列。
4. 数据转换：可以对数据进行转换，如改变数据类型、重命名列名、添加新列等。
5. 数据聚合：可以对数据进行聚合操作，如计算均值、求和、计数等。
6. 数据可视化：pandas可以与其他库（如Matplotlib）结合使用，进行数据可视化。