python按规律拆分excel表中某列内容后追加至新行

你可以使用 python 中的 pandas 库来读取和处理 excel 文件，按照需要的规律拆分某列内容，追加至新行中。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取 excel 文件
df = pd.read_excel('your_file_name.xlsx')

# 按照规律拆分某列内容并追加至新行中
new_rows = []
for index, row in df.iterrows():
    contents = row['your_column_name'].split('your_pattern')
    for content in contents:
        new_row = row.copy()
        new_row['your_column_name'] = content.strip()
        new_rows.append(new_row)

# 将新行写入到新的 excel 文件中
new_df = pd.DataFrame(new_rows)
new_df.to_excel('new_file_name.xlsx', index=False)

请注意替换代码中的文件名和列名等参数，以适应你的具体需求。

相关问题

python按规律拆excel表中某列内容后追加至表尾

可以使用 pandas 库中的 split-apply-combine 方法来实现。首先，将需要拆分的列使用 split 方法拆分成多个新列，这里假设使用空格作为分隔符：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('input.xlsx')
split_cols = df['需要拆分的列名'].str.split(' ', expand=True)

然后，使用 apply 方法对每一行数据进行处理，将拆分后的内容按规律组合成新的字符串：

def combine_func(row):
    # 根据需要组合的规律拼接字符串
    new_col = row[0] + '-' + row[1] + '-' + row[2]
    return new_col

combined_col = split_cols.apply(combine_func, axis=1)

最后，将新列追加到原始表格中，并输出到新的 Excel 文件：

df['新列名'] = combined_col
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

注意，以上代码仅供参考，具体的拆分和组合规律需要根据实际情况进行修改。

python按指定符号拆分excel列中内容并根据原内容生成新行

可以使用Python的pandas库来读取Excel文件，然后进行符号拆分和行生成操作。假设需要按“/”符号拆分列A中的内容，并根据原内容生成新行，代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 按指定符号拆分列A中的内容
df[['A1', 'A2', 'A3']] = df['A'].str.split('/', expand=True)

# 生成新行，复制原行中的其他列内容
df_new = pd.concat([df[['B', 'C', 'D', 'A2']], df[['B', 'C', 'D', 'A3']].rename(columns={'A3': 'A2'})])

# 重新排序列顺序
df_new = df_new[['A2', 'B', 'C', 'D']]

# 输出结果到Excel文件
df_new.to_excel('new_example.xlsx', index=False)

代码解释：

1. 使用pandas库的read_excel方法读取Excel文件example.xlsx，得到一个DataFrame对象。
2. 使用字符串的split方法在列A中按“/”符号拆分，得到3个新列A1、A2、A3。
3. 使用pandas库的concat方法将原来的数据框和新生成的数据框合并，得到一个新的数据框，其中包含所有生成的新行。
4. 重新排列列的顺序，将新生成的A2列移到第一列。
5. 使用pandas库的to_excel方法将结果输出到Excel文件new_example.xlsx中，其中index参数设为False表示不输出行索引。