python将新建df按两列分组后,分组的两个列名分别为表名和sheet名,如果原始excel表名和分组表名相同,批量写入原始excel中倒数第2个新SHEET

时间: 2023-06-12 11:02:09 浏览: 32
您好,感谢您使用 ChitGPT 进行对话!对于您的问题,我可以提供以下代码解决方案,可以满足您的需求: ```python import pandas as pd # 读取原始excel df_orig = pd.read_excel("your_excel_file.xlsx") # 按照表名和sheet名进行分组 groups = df_orig.groupby(['表名', 'sheet名']) # 获取分组后的表名和sheet名 table_names, sheet_names = zip(*groups.groups.keys()) # 将分组数据写入原始excel中倒数第2个新SHEET with pd.ExcelWriter("your_excel_file.xlsx", mode='a') as writer: for i in range(len(table_names)): # 只将表名和sheet名相同的数据写入到excel中 if table_names[i] == sheet_names[i]: # 获取分组数据 group_data = groups.get_group((table_names[i], sheet_names[i])) # 写入数据到excel中 group_data.to_excel(writer, sheet_name=f"{table_names[i]}(2)", index=False) # 关闭文件流 writer.close() ``` 希望以上代码片段能够帮助到您,如有任何疑问,请随时追问。

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好的,让我来回答您的问题。首先,您需要使用Python的pandas库进行数据分组,然后使用xlwt或openpyxl库将数据批量写入Excel中的倒数第二个sheet。以下是Python代码示例: python import pandas as pd import xlwt # 用于写入xls文件 from openpyxl import Workbook # 用于写入xlsx文件 # 读取数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 按某一列分组 grouped = df.groupby('col') # 将每个分组写入Excel中的新sheet book = xlwt.Workbook() for name, group in grouped: sheet = book.add_sheet(name) # 以分组名称创建新sheet for i in range(len(group.columns)): sheet.write(0, i, group.columns[i]) # 将列名写入第一行 for j in range(len(group)): sheet.write(j+1, i, group.iloc[j,i]) # 将数据写入每一行中 # 将新sheet插入到倒数第二个位置 book.add_sheet('new_sheet', -1) # 将Excel保存到文件 book.save('result.xls') 如果您需要将数据写入“xlsx”格式的Excel文件,则可以使用openpyxl库。以下是使用该库的示例代码: python import pandas as pd from openpyxl import Workbook # 读取数据 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 按某一列分组 grouped = df.groupby('col') # 将每个分组写入Excel中的新sheet book = Workbook() for name, group in grouped: sheet = book.create_sheet(name) # 以分组名称创建新sheet for i in range(len(group.columns)): sheet.cell(row=1, column=i+1, value=str(group.columns[i])) # 将列名写入第一行 for j in range(len(group)): sheet.cell(row=j+2, column=i+1, value=str(group.iloc[j,i])) # 将数据写入每一行中 # 将新sheet插入到倒数第二个位置 sheet = book.create_sheet('new_sheet', -2) # 将Excel保存到文件 book.save('result.xlsx') 注意,这些示例代码仅供参考,您可能需要根据您的具体数据格式和要求进行修改。

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