pycharm获取一个excel文件，将张三和李四填入姓名系列，将28和29填入年龄一列

可以使用Python中的pandas库来读取和操作Excel文件。在PyCharm中，需要先安装pandas库。

以下是一个示例代码，将Excel文件中的数据读入到pandas的DataFrame中，并且修改姓名和年龄列的数据：

import pandas as pd

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

# 修改姓名和年龄列的数据
df.loc[0, '姓名'] = '张三'
df.loc[1, '姓名'] = '李四'
df.loc[0, '年龄'] = 28
df.loc[1, '年龄'] = 29

# 保存修改后的数据到Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

在上述代码中，`read_excel()`函数用于读取Excel文件，`loc[]`函数用于修改DataFrame中指定行和列的数据，`to_excel()`函数用于将修改后的数据保存到Excel文件中。需要注意的是，`to_excel()`函数的`index`参数设为`False`表示不保存DataFrame的索引列。

相关问题

pycharm获取一个excel文件，将1填入姓名系列，将2填入年龄一列

可以使用Python中的pandas库来完成这个任务。首先需要安装pandas库，使用命令`!pip install pandas`来安装。然后可以使用以下代码读取Excel文件，并将1填入姓名系列，将2填入年龄一列：

import pandas as pd

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

# 将1填入姓名系列，将2填入年龄一列
df['姓名'] = 1
df['年龄'] = 2

# 保存修改后的Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

其中`example.xlsx`为要读取和保存的Excel文件的文件名。注意，如果Excel文件中已经有姓名和年龄列，上述代码将会覆盖它们的值。如果要添加新的姓名和年龄列而不是覆盖已有的值，可以使用以下代码：

import pandas as pd

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

# 添加新的姓名和年龄列
df['姓名'] = 1
df['年龄'] = 2

# 保存修改后的Excel文件
df.to_excel('example.xlsx', index=False)

用pycharm将查询excel表格中的数据，查询要求在另外一个excel列中

您好，可以使用Python中的pandas库来实现这个功能。首先，需要使用pandas读取两个excel文件，然后使用merge函数将两个表格按照指定列进行合并，最后使用query函数进行查询即可。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取两个excel文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 按照指定列进行合并
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='指定列')

# 查询数据
result_df = merged_df.query('查询条件')

# 输出结果
print(result_df)

其中，'file1.xlsx'和'file2.xlsx'分别为两个excel文件的文件名，'指定列'为需要按照哪一列进行合并，'查询条件'为需要查询的条件。请根据实际情况进行修改。