用python将excel文件数据每列按照每列并排复制三遍合并成新的文档并打开的代码
时间: 2023-09-24 20:06:51 浏览: 131
Python3将txt指定列合并.rar
### 回答1:
以下是用 Python 实现将 Excel 文件数据每列按照每列并排复制三遍合并成新的文档并打开的代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('file.xlsx')
# 复制每列数据并合并
new_df = pd.concat([df]*3, axis=1)
# 保存为新的 Excel 文件
new_df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)
# 打开新的 Excel 文件
import os
os.startfile('new_file.xlsx')
```
希望能对您有所帮助!
### 回答2:
import pandas as pd
# 读取原始Excel文件
df = pd.read_excel('原始文件.xlsx')
# 创建新的DataFrame用于存储复制后的数据
new_df = pd.DataFrame()
# 遍历每一列数据
for column in df.columns:
# 复制每一列数据三次并拼接到新的DataFrame中
new_column = pd.concat([df[column]] * 3, ignore_index=True)
new_df[column] = new_column
# 将新的DataFrame保存为Excel文件
new_df.to_excel('新文件.xlsx', index=False)
# 打开新的Excel文件
os.startfile('新文件.xlsx')
### 回答3:
下面是用Python实现将Excel文件数据的每列按照每列并排复制三遍合并成新的文档并打开的代码:
```python
import pandas as pd
import openpyxl
# 读取原始Excel文件
data = pd.read_excel('原始文件.xlsx')
# 复制每列数据三次,并合并到新的数据框中
new_data = pd.DataFrame()
for column in data.columns:
new_data = pd.concat([new_data, pd.concat([data[column]]*3, ignore_index=True)], axis=1)
# 将新的数据框写入新的Excel文件
new_data.to_excel('新文件.xlsx', index=False, header=False)
# 打开新的Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('新文件.xlsx')
worksheet = workbook.active
excel_app = openpyxl.Application()
excel_app._add_workbook(workbook)
excel_app._active_window = worksheet._chartsheets[0].title
excel_app.visible = True
```
请注意,上述代码需要安装`pandas`和`openpyxl`这两个Python库,并将原始Excel文件命名为`原始文件.xlsx`,生成的新的Excel文件将命名为`新文件.xlsx`。
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