# 创建一个ExcelWriter对象,用于将结果写入到Excel表格中 writer = pd.ExcelWriter('求和.xlsx', engine='xlsxwriter') # 读取多个表格并执行相同的操作 for file in ['城二.xlsx', '涪陵.xlsx','长寿.xlsx']: # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(file) # 将时间列转换为时间类型(只包含小时、分钟和秒) df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'], format='%H:%M:%S') # 创建空的DataFrame,用于存储每个小时的求和结果 sum_data = pd.DataFrame() # 迭代每个小时 for hour in range(24): # 选择特定小时的数据行 data_hour = df.loc[df['时间'].dt.hour == hour] # 对多个列进行求和,并输出为一行数据 sum_hour = data_hour[ ['下行平均可用PRB个数', '下行平均使用的PRB个数', '下行调度平均流数', '上行平均可用PRB个数', '上行平均使用的PRB个数', '上行调度平均流数', '平均使用的PDCCH CCE个数', '平均可用的PDCCH CCE个数', '下行PRB*空分流', '上行PRB*空分流']].sum().to_frame().T.reset_index(drop=True) # 将每个小时的求和结果追加到总的结果DataFrame中 sum_data = pd.concat([sum_data, sum_hour], ignore_index=True) # 将结果写入到ExcelWriter对象中的不同工作表中 sum_data.to_excel(writer, sheet_name=file, index=False) # 保存ExcelWriter对象中的结果到Excel表格中 writer.save()
时间: 2024-04-18 18:30:27 浏览: 15
这段代码是用来读取多个Excel表格,并对每个表格的特定列进行求和操作,然后将结果写入到一个新的Excel表格中。具体的步骤如下:
1. 创建一个ExcelWriter对象,用于将结果写入到Excel表格中。
2. 使用循环遍历每个表格文件,依次读取Excel文件。
3. 将时间列转换为时间类型,只保留小时、分钟和秒。
4. 创建一个空的DataFrame,用于存储每个小时的求和结果。
5. 对于每个小时,选择特定小时的数据行。
6. 对多个列进行求和,并输出为一行数据。
7. 将每个小时的求和结果追加到总的结果DataFrame中。
8. 将结果写入到ExcelWriter对象中的不同工作表中,每个工作表对应一个原始表格文件。
9. 保存ExcelWriter对象中的结果到Excel表格中。
这样就完成了对多个Excel表格的读取、求和和写入操作。
相关问题
pandas中写入excel必须要writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
不一定需要使用pd.ExcelWriter()创建ExcelWriter对象来写入Excel文件,还有其他的方式可以实现。以下是一些常见的写入Excel文件的方法:
1. 使用pandas.DataFrame.to_excel()方法:可以直接使用数据框的to_excel()方法,将数据框写入Excel文件中。例如:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)
```
在这个例子中,我们将数据框写入名为output.xlsx的Excel文件中,sheet_name参数指定了工作表的名称,index=False参数表示不将行索引写入Excel文件中。
2. 使用pandas.ExcelWriter()对象:在创建ExcelWriter对象之后,可以使用它的方法向Excel文件中写入数据。例如:
```
import pandas as pd
df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'c': [7, 8, 9], 'd': [10, 11, 12]})
with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
df1.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
df2.to_excel(writer, sheet_name='Sheet2', index=False)
```
在这个例子中,我们使用with语句创建了一个ExcelWriter对象,然后使用它的to_excel()方法向Excel文件中写入两个数据框,最后with语句块结束时,ExcelWriter对象自动关闭。注意,这里的index=False参数表示不将行索引写入Excel文件中。
综上所述,虽然使用pd.ExcelWriter()创建ExcelWriter对象是一种常用的方式,但并不是必须的。用户可以根据自己的需求选择适合自己的方法来写入Excel文件。
writer = pd.ExcelWriter('F:/数据.xlsx', engine='xlsxwriter') # 创建一个ExcelWriter对象 writer.save() # 保存文件 AttributeError: 'XlsxWriter' object has no attribute 'save'. Did you mean: '_save'?
你可以尝试使用 `writer.save()` 来保存文件,而不是 `writer.save()`。下面是正确的代码:
```python
writer = pd.ExcelWriter('F:/数据.xlsx', engine='xlsxwriter') # 创建一个ExcelWriter对象
writer.save() # 保存文件
```
如果仍然出现错误,你可以尝试查看 `xlsxwriter` 的文档,或者检查导入的包是否正确。