python 写入并打开excel score_df.to_excel

时间: 2023-06-14 11:03:30 浏览: 52
可以使用 pandas 库中的 to_excel 方法将 DataFrame 对象写入 Excel 文件中,代码如下: ```python import pandas as pd # 假设你的 DataFrame 对象名为 score_df score_df.to_excel('scores.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) # 读取保存的 Excel 文件 new_score_df = pd.read_excel('scores.xlsx', sheet_name='Sheet1') ``` 其中,to_excel 方法接收三个主要参数: - file_path:Excel 文件的保存路径 - sheet_name:写入的工作表名称,默认为 Sheet1 - index:是否在写入时包含 DataFrame 的索引,默认为 True 读取 Excel 文件时,也可以指定 sheet_name 参数选择读取哪个工作表。
相关问题

2、有一个学生成绩的文件score.txt,包括学号、姓名、行政班号、课前、课中、课后的成绩, 读取文件,并计算该学生平时成绩并写入到score_new.txt。

假设score.txt的格式如下: ``` 学号 姓名 行政班号 课前成绩 课中成绩 课后成绩 1001 张三 1班 80 90 95 1002 李四 2班 75 85 90 1003 王五 1班 85 90 92 ``` 可以使用Python的pandas库来读取和处理数据。代码如下: ```python import pandas as pd # 读取score.txt文件 df = pd.read_csv('score.txt', sep=' ', header=None, names=['学号', '姓名', '行政班号', '课前成绩', '课中成绩', '课后成绩']) # 计算平时成绩 df['平时成绩'] = (df['课前成绩'] + df['课中成绩'] + df['课后成绩']) / 3 # 写入score_new.txt文件 df.to_csv('score_new.txt', sep=' ', index=False) ``` 运行以上代码后,会生成一个新的score_new.txt文件,其格式如下: ``` 学号 姓名 行政班号 课前成绩 课中成绩 课后成绩 平时成绩 1001 张三 1班 80 90 95 88.333333 1002 李四 2班 75 85 90 83.333333 1003 王五 1班 85 90 92 89.000000 ``` 其中,新增了一列“平时成绩”,表示每个学生的平时成绩。

python excel 填充颜色_pandas to_excel 添加颜色操作

在使用 pandas 的 to_excel 方法将 DataFrame 保存为 Excel 文件时,可以通过设置 pandas.ExcelWriter 对象的 engine 参数为 "openpyxl",然后使用 openpyxl 库中的方法来实现单元格颜色的添加。 下面是一个示例代码: ```python import pandas as pd from openpyxl import Workbook from openpyxl.styles import PatternFill # 创建 DataFrame df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Score': [80, 90, 85]}) # 创建 ExcelWriter 对象 writer = pd.ExcelWriter('sample.xlsx', engine='openpyxl') # 将 DataFrame 写入 Excel 文件 df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) # 获取工作表对象 workbook = writer.book worksheet = writer.sheets['Sheet1'] # 创建填充色对象 green_fill = PatternFill(start_color='00FF00', end_color='00FF00', fill_type='solid') # 遍历单元格,添加填充色 for row in range(2, len(df)+2): cell = worksheet.cell(row=row, column=3) if cell.value >= 85: cell.fill = green_fill # 保存 Excel 文件 writer.save() ``` 这段代码会将 DataFrame 保存到 sample.xlsx 文件中的 Sheet1 工作表中,并且会将分数列中大于等于 85 的单元格背景色设置为绿色。

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python 根据文件“Molecular_Descriptor.xlsx”和“ERα_activity.xlsx”提供的数据,针对1974个化合物的729个分子描述符进行变量选择,根据变量对生物活性影响的重要性进行排序,并给出前20个对生物活性最具有显著影响的分子描述符(即变量),并请详细说明分子描述符筛选过程及其合理性。 问题2. 请结合问题1,选择不超过20个分子描述符变量,构建化合物对ERα生物活性的定量预测模型,请叙述建模过程。然后使用构建的预测模型,对文件“ERα_activity.xlsx”的test表中的50个化合物进行IC50值和对应的pIC50值预测,并将结果分别填入“ERα_activity.xlsx”的test表中的IC50_nM列及对应的pIC50列。 问题3. 请利用文件“Molecular_Descriptor.xlsx”提供的729个分子描述符,针对文件“ADMET.xlsx”中提供的1974个化合物的ADMET数据,从五个指标(Caco-2、CYP3A4、hERG、HOB、MN)中任选2个,分别构建其分类预测模型,并简要叙述建模过程。然后使用所构建的2个分类预测模型,对文件“ADMET.xlsx”的test表中的50个化合物进行相应的预测,并将结果填入“ADMET.xlsx”的test表中对应的Caco-2、CYP3A4、hERG、HOB、MN列。 问题4(选做). 寻找并阐述化合物的哪些分子描述符,以及这些分子描述符在什么取值或者处于什么取值范围时,能够使化合物对抑制ERα具有更好的生物活性,同时具有更好的ADMET性质(给定的五个ADMET性质中,至少三个性质较好)。

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