python 列表数据[[1,2],[3,4]]生成xls表格并设置表头

可以使用 pandas 库来实现，具体代码如下：

import pandas as pd

data = [[1, 2], [3, 4]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['列1', '列2'])
df.to_excel('data.xlsx', index=False)

其中，`data` 是要写入表格的数据，`columns` 是表头，`to_excel` 方法将数据写入到 Excel 文件中。

相关问题

帮我写一段代码，python把A.xls表格，每99行复制成一个新的xls表格，每个新的表格表头不变，表格内格式和原表格一致，第2-4列所有数字前添加00，表格1至4列为文本类型，并且表格命名从1开始

好的，这里是Python的代码实现：

import pandas as pd

# 读取原始表格
df = pd.read_excel('A.xls')

# 将第2-4列的数字前添加00
df.iloc[:, 1:4] = df.iloc[:, 1:4].applymap(lambda x: '{:0>2}'.format(x))

# 按每99行分割成多个表格
num = 1
for i in range(0, len(df), 99):
    # 获取当前分割的表格
    sub_df = df.iloc[i:i+99]
    # 将表格1至4列设置为文本类型
    sub_df.iloc[:, :4] = sub_df.iloc[:, :4].astype(str)
    # 生成新的表格文件
    sub_df.to_excel(f'{num}.xls', index=False)
    num += 1

这段代码会将原表格 A.xls 每99行复制成一个新的表格，表格内格式和原表格一致，第2-4列所有数字前添加00，表格1至4列为文本类型，并且表格命名从1开始。你可以将 A.xls 文件和代码文件放在同一个文件夹下运行这段代码，生成的新的表格文件会保存在同一个文件夹下。

1.读取xls表格中的数据并且删除第一行的数据并储存成数据框 2.输入规格和级别后筛选出符合的数据 3.从输入规格和级别后筛选出的数据筛选，找到满足任一特定条件的数值组合（组合内数量可能是一个也可能是多个）后输出其数据框内的表头以及数据 特定条件： 1、 管段之间加1.5mm切割量 2、 套料原则是：输入值减去所有待套料管段与切割量之和后，剩下的余料长度最短。 3、 所有管段长度之和等于原材料长度时，切割量不参与套料长度。 4、 切割后的管段显示相关信息

好的，针对您的问题，我来一一回答：

1. 读取xls表格中的数据并且删除第一行的数据并储存成数据框

可以使用Python中的pandas库来读取xls表格数据并将其转化为数据框，然后使用drop()方法删除第一行数据。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取xls表格
df = pd.read_excel('example.xls')

# 删除第一行数据
df = df.drop([0])

# 打印数据框
print(df)

2. 输入规格和级别后筛选出符合的数据

可以使用pandas的条件筛选功能来实现，示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取xls表格
df = pd.read_excel('example.xls')

# 筛选符合条件的数据
spec = 10 # 规格
level = 'A' # 级别
df_filtered = df[(df['规格'] == spec) & (df['级别'] == level)]

# 打印筛选后的数据框
print(df_filtered)

3. 从输入规格和级别后筛选出的数据筛选，找到满足任一特定条件的数值组合（组合内数量可能是一个也可能是多个）后输出其数据框内的表头以及数据

可以使用Python的迭代工具itertools来实现数据组合的生成，然后遍历筛选出满足条件的组合。最后输出符合条件的组合的表头和数据。示例代码如下：

import pandas as pd
import itertools

# 读取xls表格
df = pd.read_excel('example.xls')

# 筛选符合条件的数据
spec = 10 # 规格
level = 'A' # 级别
df_filtered = df[(df['规格'] == spec) & (df['级别'] == level)]

# 找到满足条件的数值组合
cutting_length = 1.5 # 切割量
material_length = 100 # 原材料长度
min_remainder = material_length # 最小余料长度
selected_combination = [] # 符合条件的组合
for i in range(1, len(df_filtered) + 1):
    for combination in itertools.combinations(df_filtered['长度'], i):
        # 判断组合是否符合条件
        if sum(combination) + cutting_length * (len(combination) - 1) <= material_length:
            remainder = material_length - (sum(combination) + cutting_length * (len(combination) - 1))
            if remainder < min_remainder:
                min_remainder = remainder
                selected_combination = combination

# 输出符合条件的组合的表头和数据
selected_df = df_filtered[df_filtered['长度'].isin(selected_combination)]
print(selected_df)

希望这些代码可以帮到您解决问题！