Python如何计算一个表中的累计数据并存入新表
时间: 2024-01-21 13:18:23 浏览: 25
可以使用Python的pandas库来计算一个表中的累计数据并存入新表。
首先,读取原始表格数据到pandas的DataFrame中:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('原始表格.xlsx')
```
然后,计算累计数据并存入新表格中:
```python
cumulative = df.cumsum()
cumulative.to_excel('累计表格.xlsx', index=False)
```
其中,`cumsum()`函数用于计算累计数据,将计算结果存入`cumulative`变量中。`to_excel()`函数用于将`cumulative`变量中的数据存入Excel文件中。
需要注意的是,默认情况下会将DataFrame中的行索引写入Excel文件中,如果不需要索引可以通过`index=False`参数来禁止写入。
相关问题
python 新建一个excel表并存入数据
要新建一个 Excel 表并存入数据,可以使用 Python 的第三方库 openpyxl。首先需要安装该库,可以通过在终端或命令提示符中运行以下命令来安装:
```
pip install openpyxl
```
安装完成后,可以按照以下步骤创建一个 Excel 文件并写入数据:
```python
# 导入 openpyxl 库
import openpyxl
# 创建一个新的 Excel 工作簿
workbook = openpyxl.Workbook()
# 获取工作簿中的第一个工作表
worksheet = workbook.active
# 写入数据
worksheet.cell(row=1, column=1, value="姓名")
worksheet.cell(row=1, column=2, value="年龄")
worksheet.cell(row=2, column=1, value="张三")
worksheet.cell(row=2, column=2, value=20)
worksheet.cell(row=3, column=1, value="李四")
worksheet.cell(row=3, column=2, value=25)
# 保存工作簿
workbook.save("example.xlsx")
```
上述代码将创建一个名为 "example.xlsx" 的 Excel 文件,并在其中创建一个名为 "Sheet" 的工作表。然后,将姓名和年龄写入第一行,而张三和李四的姓名和年龄则写入第二行和第三行。最后,通过调用 `save()` 方法来保存工作簿。
python在Excel中按条件筛选数据并存入新的表
可以使用Python的pandas库来实现在Excel中按条件筛选数据并存入新的表。
首先,需要安装pandas库。可以使用以下命令来安装:
```
pip install pandas
```
然后,可以使用pandas的read_excel函数读取Excel文件,例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')
```
这将读取名为“data.xlsx”的Excel文件并将其保存到DataFrame对象df中。
接下来,可以使用DataFrame的条件筛选功能来选择需要的数据,例如:
```python
filtered_df = df[df['age'] > 30]
```
这将选择年龄大于30岁的行,并将结果保存到名为filtered_df的新DataFrame对象中。
最后,可以使用pandas的to_excel函数将筛选后的数据保存到新Excel文件中,例如:
```python
filtered_df.to_excel('filtered_data.xlsx', index=False)
```
这将保存名为“filtered_data.xlsx”的新Excel文件,并将索引列排除在外。
完整的代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 筛选数据
filtered_df = df[df['age'] > 30]
# 保存到新Excel文件
filtered_df.to_excel('filtered_data.xlsx', index=False)
```