python将exce中‘文件名’‘修改时间’两列放在最左侧

可以使用Python中的pandas库来实现这个功能。首先，需要读取Excel文件中的数据并将其转换为pandas的DataFrame对象。然后，可以使用pandas的reindex方法来重新排列列的顺序。

以下是一个示例代码，假设Excel文件中第一列是'文件名'，第二列是'修改时间'，第三列是其他数据：

import pandas as pd

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

# 重新排列列的顺序
df = df.reindex(columns=['文件名', '修改时间'] + list(df.columns[2:]))

# 将修改后的DataFrame保存为Excel文件
df.to_excel('文件名_new.xlsx', index=False)

在这个例子中，我们使用reindex方法将'文件名'和'修改时间'列放在最左侧，并在后面添加其他列。最后，我们将修改后的DataFrame保存为一个新的Excel文件。

相关问题

python将exce中‘文件名’‘修改时间’这两列调到最左侧

可以使用 Pandas 库来操作 Excel 文件，并且可以使用 `pandas.read_excel()` 方法读取 Excel 文件并将其转换为 Pandas 数据框。然后，可以使用 Pandas 数据框的 `reindex()` 方法来重新排列列的顺序。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 重新排列列的顺序
df = df.reindex(columns=['文件名', '修改时间'] + [c for c in df.columns if c not in ['文件名', '修改时间']])

# 保存到 Excel 文件
df.to_excel('your_file.xlsx', index=False)

在此代码中，首先使用 `pandas.read_excel()` 方法读取 Excel 文件并将其转换为 Pandas 数据框。然后，使用 `reindex()` 方法重新排列列的顺序，将 '文件名' 和 '修改时间' 列移动到最左侧。最后，使用 `to_excel()` 方法将数据框保存到 Excel 文件中。

python将 Excel中的两列数据分类并计数排序在Excel中分组展示

你可以使用 pandas 库来读取 Excel 文件，并将两列数据进行分类和计数排序，最后将结果输出到一个新的 Excel 文件中。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 将两列数据组合成一个新的列
df['combined'] = df['column1'].astype(str) + '-' + df['column2'].astype(str)

# 统计每个组合出现的次数
counts = df['combined'].value_counts()

# 将结果写入新的 Excel 文件中
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
counts.to_excel(writer, 'Sheet1')
writer.save()

这段代码将读取名为 `input.xlsx` 的 Excel 文件，将 `column1` 和 `column2` 列的值组合成一个新的列 `combined`，然后统计每个组合出现的次数并按照出现次数进行排序。最后，它将结果写入名为 `output.xlsx` 的新 Excel 文件中。你可以在 Excel 中打开这个新文件，查看各个组合出现的次数。