使用pandas库读取学生信息表student01.xlsx，再将其写入到c:\test\student02. xlsx

可以使用以下代码来读取学生信息表并将其写入到指定路径下的新表格中：

import pandas as pd

# 读取学生信息表
df = pd.read_excel('student01.xlsx')

# 将数据写入到新表格中
df.to_excel('c:/test/student02.xlsx', index=False)

这段代码使用了 pandas 库中的 `read_excel` 函数来读取 `student01.xlsx` 表格中的数据，并将其存储在一个 pandas 数据框中。然后，使用 `to_excel` 函数将数据框中的数据写入到指定路径下的新表格 `student02.xlsx` 中。其中，`index=False` 参数表示不将行索引写入到表格中。

相关问题

使用pandas库读取学生信息表student01.xlsx，再将其写入到c:\test\student02. xlsx用pycharm写

可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 读取学生信息表
df = pd.read_excel('student01.xlsx')

# 将数据写入到新的文件中
df.to_excel('c:/test/student02.xlsx', index=False)

这段代码使用了 pandas 库中的 read_excel 和 to_excel 方法，分别用于读取和写入 Excel 文件。其中，read_excel 方法可以读取 Excel 文件中的数据，并将其转换为 pandas 的 DataFrame 对象；而 to_excel 方法则可以将 DataFrame 对象中的数据写入到 Excel 文件中。在写入时，我们可以指定写入的文件路径和文件名，以及是否需要包含行索引（index=False 表示不需要）。

使用pandas库读取学生信息表student01.csv，再将其写入到c:\test\student02.csv，以下划线“_”分隔写入的元素，并列出目录文件。

可以使用以下代码实现：

import pandas as pd
import os

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('student01.csv')

# 将数据按照下划线分隔并写入新的csv文件
df['new_col'] = df.apply(lambda row: '_'.join([str(row['id']), row['name'], row['gender'], str(row['age'])]), axis=1)
df[['new_col']].to_csv('c:/test/student02.csv', index=False)

# 列出目录文件
files = os.listdir('c:/test')
print(files)

这段代码会将学生信息表student01.csv读取进来，然后将每一行的id、name、gender和age按照下划线分隔，并写入到c:\test\student02.csv中。最后，使用os.listdir()函数列出c:\test目录下的所有文件。