帮我用python 写一个脚本，用pandas打开xlsx文件，删除其中的地10-12行，然后保存为新的xlsx文件

好的，下面是一个简单的 Python 脚本，使用 Pandas 库打开并编辑 Excel 文件：

import pandas as pd

# 读取原始 Excel 文件
df = pd.read_excel('original_file.xlsx')

# 删除第10-12行
df.drop(df.index[9:12], inplace=True)

# 保存新的 Excel 文件
df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

在上面的代码中，我们首先使用 Pandas 的 `read_excel()` 函数读取原始 Excel 文件，并将其存储在名为 `df` 的 DataFrame 对象中。然后，我们使用 DataFrame 的 `drop()` 方法删除第 10-12 行数据。最后，我们使用 DataFrame 的 `to_excel()` 方法将修改后的 DataFrame 写入新的 Excel 文件中，同时将 `index` 参数设置为 `False`，以避免在 Excel 文件中添加行号索引。

相关问题

如何在Python中使用pandas读取xlsx文件？

在Python中，你可以使用pandas库方便地读取.xlsx（Excel 2007及以上版本）文件。下面是一个简单的步骤：

import pandas as pd

# 使用pandas的read_excel函数读取文件
data = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 如果文件路径是相对路径，确保提供完整的路径
# 或者直接提供文件名，如果它位于Python脚本的同一目录下
# data = pd.read_excel('example.xlsx')

# 默认情况下，pandas会自动识别文件的结构并返回一个DataFrame对象
# 如果有需要，还可以指定sheet_name参数选择特定的工作表
# data = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 读取完成后，数据存储在data变量中，可以直接对它进行数据分析或操作

确保已经安装了pandas和openpyxl库（如果xlsx文件是xml格式），如果没有，可以使用`pip install pandas openpyxl`进行安装。

用python写一个脚本代码，把.txt文件第1行写入.xlsx的A1、把.txt文件第10行写入.xlsx的A2，以此类推,直到全部；

你可以使用pandas库来实现这个功能，它能方便地操作Excel文件。首先，你需要安装`openpyxl`库，如果你还没有安装，可以用pip来安装：

pip install openpyxl pandas

下面是一个Python脚本示例，假设你已经有了名为`data.txt`的文件，并且想要按行读取文本并将行内容写入Excel文件`output.xlsx`的相应单元格：

import pandas as pd

# 读取文本文件
with open('data.txt', 'r') as file:
    lines = [line.strip() for line in file]

# 创建一个空的数据框，用于存储每一行的内容
df = pd.DataFrame(columns=['Line'])

# 设置Excel的索引从1开始
xlsx_writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl', mode='a', startrow=1)

for i, line in enumerate(lines, start=1):
    # 每五行写入一个Excel行，这里以5举例，可以根据实际情况调整
    if i % 5 == 1:
        df = df.append({'Line': line}, ignore_index=True)
        df.to_excel(xlsx_writer, sheet_name='Sheet1', index=False, startcol=0, startrow=i // 5)

# 写入Excel文件
xlsx_writer.save()

# 关闭文件
xlsx_writer.close()

这个脚本会把文本文件的每一行写入Excel的第一个非空行。注意，如果你的文本文件有奇数行，最后一行会被放在新的一行。