import pandas as pd df = pd.read_excel('test-9.1.0.xlsx', Sheet_name='Sheet1') df.to_excel('test_9.1.1.xlsx', sheet_name='Sheet1')

这段代码的作用是读取名为 "test-9.1.0.xlsx" 的 Excel 文件中的 "Sheet1" 工作表，然后将数据保存到名为 "test_9.1.1.xlsx" 的 Excel 文件中的 "Sheet1" 工作表中。换句话说，这段代码是将 Excel 文件从一个版本转换为另一个版本，同时保留相同的工作表和数据。注意，Sheet_name 应该改为 sheet_name。

相关问题

#按照营业额升序排序，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') df = df.sort_values(by='营业额', ascending=True) df = df.sort_values(by='日期', ascending=False) # 计算每个人的平均营业额，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') result = df.groupby(['姓名', '工号', '柜台']).mean()['营业额'] #计算每个柜台的平均营业额，代码如下： import pandas as pd df = pd.read_excel('超市营业额2.xlsx') result = df.groupby(['柜台']).mean()['营业额'] #将sheet1和sheet2完成纵向合并，将sheetl和 sheet3完成横向合并，并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和，代码如下： import pandas as pd # 读取数据 df1 = pd.read_excel('sheet1.xlsx') df2 = pd.read_excel('sheet2.xlsx') df3 = pd.read_excel('sheet3.xlsx') # 纵向合并sheet1和sheet2 merged_vertical = pd.concat([df1, df2], axis=0) # 横向合并sheet1和sheet3 merged_horizontal = pd.merge(df1, df3, on='班级') # 分组聚合求和 sales_sum_by_level = merged_horizontal.groupby(['级别'])['营业额'].sum()这段代码运行不出来，会出现pymysql.err.OperationalError: (2003, "Can't connect to MySQL server on 'localhost' ([WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接。)")

这个错误提示是数据库连接问题，可能是因为你的MySQL服务没有启动或者连接参数设置不正确。你可以先检查一下MySQL服务是否启动，如果没有启动则需要先启动服务。另外，你需要检查连接参数是否正确，包括用户名、密码、主机地址、端口号等。如果还是无法解决问题，可以尝试重新安装MySQL或者检查网络连接是否正常。

df = pd.read_excel('test-9.1.0.xlsx', Sheet_name='Sheet1')

这行代码使用 Pandas 库中的 `read_excel` 函数来读取名为 `test-9.1.0.xlsx` 的 Excel 文件中的 `Sheet1` 表格，并将其存储在名为 `df` 的 DataFrame 对象中。`read_excel` 函数是 Pandas 库中用于读取 Excel 文件的函数，它可以读取 Excel 文件中的一个或多个表格，并将其转换成 DataFrame 对象，以便于对数据进行处理和分析。在这个例子中，读取的 Excel 文件名为 `test-9.1.0.xlsx`，它位于当前工作目录下，并且只读取了其中的 `Sheet1` 表格。