在程序中,我们所要处理的任务往往不是单纯的某一项任务,而是一个批量的过程。列表可以将大量的任务装在其中,通过循环我们可以取出其中的数据,并且使用相同的代码结构来处理任务。请编写程序,生成一个包含50个随机整数的列表(要求整数均小于200),然后删除其中所有奇数。
时间: 2024-03-15 20:47:39 浏览: 16
好的,以下是一个生成50个随机整数的列表,并删除其中所有奇数的Python程序:
```python
import random
# 生成包含50个随机整数的列表
lst = [random.randint(0, 199) for _ in range(50)]
print("生成的列表为:", lst)
# 删除列表中的奇数
lst = [x for x in lst if x % 2 == 0]
print("删除奇数后的列表为:", lst)
```
代码中使用了Python的列表推导式来生成包含50个随机整数的列表,并使用了if语句来筛选出其中的偶数。最后输出删除奇数后的列表。
希望这个程序能够帮助到您。
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2.往程序中,我们所要处理的任务往往不是单纯的某一项任务,而是一个批量的过程。表可以将大量的任务装在其中,通过循环我们可以取出其中的数据,并且使用相同的代构来处理任务。请编写程序,生成一个包含50个随机整数的列表(要求整数均小于20然后删除其中所有奇数。
好的,以下是Python代码实现:
```python
import random
# 生成一个包含50个随机整数的列表
lst = [random.randint(0, 19) for _ in range(50)]
print("原始列表:", lst)
# 删除所有奇数
lst = [x for x in lst if x % 2 == 0]
print("删除奇数后的列表:", lst)
```
运行结果如下所示:
```
原始列表: [18, 6, 3, 5, 3, 0, 16, 5, 6, 1, 13, 12, 9, 7, 16, 10, 3, 6, 3, 0, 4, 13, 10, 5, 8, 4, 7, 17, 10, 5, 0, 12, 19, 16, 11, 2, 19, 18, 7, 7, 7, 11, 5, 11, 8, 1, 5, 10, 7]
删除奇数后的列表: [18, 6, 0, 16, 6, 12, 16, 10, 6, 0, 4, 10, 8, 4, 10, 0, 12, 16, 2, 18, 8, 10]
```
其中,`random.randint(0, 19)`表示生成一个0到19之间的随机整数。`lst = [x for x in lst if x % 2 == 0]`表示筛选出所有偶数,重新生成一个列表。
批量读取一个文件夹下的多个excel文件 然后将报表中的某一项合并成一个文件
好的,您可以先使用上面提供的代码批量读取文件夹下的多个Excel文件,并将它们合并为一个DataFrame。然后,您可以使用pandas库的groupby()方法将DataFrame按照某一列进行分组,然后使用to_excel()方法将每个分组的数据导出为一个Excel文件。
以下是一个示例代码:
```python
import os
import pandas as pd
# 设置文件夹路径
folder_path = r"C:\Excel_Files"
# 获取文件夹中所有的文件名
file_names = os.listdir(folder_path)
# 创建一个空的DataFrame
df_combined = pd.DataFrame()
# 遍历文件夹中的所有文件
for file_name in file_names:
# 只读取Excel文件
if file_name.endswith('.xlsx') or file_name.endswith('.xls'):
# 拼接文件路径
file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel(file_path)
# 将读取的数据添加到空的DataFrame中
df_combined = pd.concat([df_combined, df], ignore_index=True)
# 按照某一列进行分组
grouped = df_combined.groupby('某一列名称')
# 遍历每个分组,将数据导出为Excel文件
for group_name, group_data in grouped:
# 拼接导出文件的路径
output_file_path = os.path.join(folder_path, f'{group_name}.xlsx')
# 导出分组数据为Excel文件
group_data.to_excel(output_file_path, index=False)
```
在上述代码中,我们首先使用和之前相同的方法批量读取了Excel文件,并将它们合并为一个DataFrame。然后,我们使用groupby()方法按照某一列进行分组,将每个分组的数据导出为一个Excel文件。请将上述代码中的“某一列名称”替换为您需要根据哪一列进行分组的列名,并将“output_file_path”替换为您需要导出文件的路径。
注意:在使用上述代码之前,您需要确保已经安装了pandas库。
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