利用pandas在系统目录地下新建文件夹，并将数据表保存在新建文件夹地下的excel文件中，这个脚本这么写？

可以使用Python中的pandas模块来实现这个功能。下面是一个示例代码：

import os
import pandas as pd

# 定义文件夹和文件名
folder_name = "new_folder"
file_name = "data_table.xlsx"

# 创建文件夹
if not os.path.exists(folder_name):
    os.makedirs(folder_name)

# 创建数据表
data = {"姓名": ["张三", "李四"], "年龄": [20, 25]}
df = pd.DataFrame(data)

# 保存数据表到Excel文件
file_path = os.path.join(folder_name, file_name)
df.to_excel(file_path, index=False)

这段代码首先定义了文件夹和文件名，然后使用`os.makedirs()`函数创建了新的文件夹。接着，使用pandas模块创建了一个包含姓名和年龄信息的数据表。最后，使用`os.path.join()`函数将文件夹和文件名拼接起来，获得完整的文件路径，并使用`to_excel()`函数将数据表保存到Excel文件中。其中，`index=False`参数表示不保存行索引。

相关问题

python，选择文件夹，将文件夹内excel文件中的全部sheet移动到一个新建实例中，并保存在桌面

你可以使用Python中的pandas库来完成这个任务。以下是代码示例：

import os
import pandas as pd

# 选择文件夹
folder_path = input("请输入文件夹路径：")

# 获取文件夹中的所有excel文件
excel_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 创建一个新的Excel实例
new_excel = pd.ExcelWriter(os.path.expanduser("~/Desktop/merged.xlsx"))

# 遍历每个Excel文件并将其所有sheet合并到新实例中
for file in excel_files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    excel_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)
    for sheet_name, sheet_data in excel_data.items():
        sheet_data.to_excel(new_excel, sheet_name=sheet_name, index=False)

# 保存新实例
new_excel.save()

print("已将文件夹中的所有Excel文件的所有sheet合并到一个新实例中，并保存在桌面上的merged.xlsx文件中。")

请注意，此代码假定所有Excel文件都具有相同的sheet名称。如果不是这种情况，您需要根据需要进行修改。

python读取文件夹中所有txt文件并保存在同一个excel中

Python的os模块提供了访问文件和目录的函数，可以使用该模块读取指定文件夹中所有txt文件，并使用pandas将其保存到同一个Excel文件中。具体步骤如下：

1. 导入必要模块

import os
import pandas as pd

2. 定义读取文件夹的函数

def get_all_txt_files(folder_path):
    file_list = []
    for file_name in os.listdir(folder_path):
        if file_name.endswith('.txt'):
            file_list.append(os.path.join(folder_path, file_name))
    return file_list

该函数将会把一个文件夹中所有的txt文件的路径装到一个列表中，并返回该列表。

3. 遍历文件夹并处理txt文件

folder_path = 'txt_files_folder'
files = get_all_txt_files(folder_path)

# 读取txt文件的内容并将其实例化为一个Dataframe
df_list = [pd.read_csv(file) for file in files]

# 合并Dataframe到一个Excel文件
with pd.ExcelWriter('all_txt_files.xlsx') as writer:
    for i, df in enumerate(df_list):
        df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet'+str(i))

该代码将会遍历指定的txt文件夹，并使用pandas的read_csv函数将每个txt文件的内容读取为一个Dataframe对象，同时，使用ExcelWriter函数创建Excel文件，并使用to_excel函数将所有的Dataframe合并到同一个Excel中。最后，使用with语句关闭ExcelWriter函数。

总的来说，使用Python操作文件和目录变得非常容易，只需要使用os模块中提供的函数即可快速完成。同时，借助pandas等数据处理库也可以轻松地处理各种文件格式，并将其保存到任何我们想要的格式中。