import pandas as pd import xlrd # 读取Excel表格中的数据 df = pd.read_excel('h://1.xls',sheet_name='1') # 按照日期排序 df = df.sort_values(by='日期') writer = pd.ExcelWriter('h://1.xlsx') df.to_excel(writer,sheet_name='1',index=False) writer._save() 怎么删除了其他工作表
时间: 2023-12-03 08:46:53 浏览: 73
你可以在写入Excel表格前,指定要保存的工作表名称,这样就只会保存该工作表的数据,而其他工作表的数据就会被删除。代码如下:
```python
import pandas as pd
import xlrd
# 读取Excel表格中的数据
df = pd.read_excel('h://1.xls',sheet_name='1')
# 按照日期排序
df = df.sort_values(by='日期')
# 创建Excel文件写入对象
writer = pd.ExcelWriter('h://1.xlsx')
# 将排序后的数据写入新的工作表中
df.to_excel(writer,sheet_name='1',index=False)
# 保存并关闭Excel文件写入对象
writer.save()
```
在上面的代码中,我们使用 `pd.ExcelWriter` 创建了一个 Excel 文件写入对象 `writer`,然后将排序后的数据写入到新的工作表 `'1'` 中,最后通过 `writer.save()` 方法保存并关闭 Excel 文件写入对象。这样就只会保存名为 `'1'` 的工作表,其他工作表的数据会被删除。
相关问题
使用pandas读取xlsx表格报错xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported
这个错误是因为pandas默认使用的是xlrd库去读取Excel文件,而xlrd只支持读取xls格式的Excel文件,不支持读取xlsx格式的Excel文件。为了解决这个问题,你可以通过安装openpyxl库来让pandas支持读取xlsx格式的Excel文件。安装openpyxl库的方法是在命令行中输入以下命令:
```
pip install openpyxl
```
安装完成后,你可以使用以下的代码来读取xlsx格式的Excel文件:
```python
import pandas as pd
# 读取xlsx格式的Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name='your_sheet_name')
# 获取第D列数据
d_col = df['D']
# 打印第D列数据
print(d_col)
```
其中,`your_file.xlsx`是你要读取的Excel文件名,`your_sheet_name`是你要读取的表格名。`df['D']`表示获取`df`这个`DataFrame`对象中名为`D`的列。最后,你可以使用`print()`函数打印出获取到的第D列数据。
错误改正:import matplotlib.pyplot as plt import xlrd import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False wb=xlrd.open_workbook("粮食产量与化肥施用量.xls") sheet = wb.sheet_by_index(0) col_1 = sheet.col_values(1) col_2 = sheet.col_values(2) x=col_1[1:21] ; y=col_2[1:21] plt.figure(figsize=(8,5)) c=[] for i in range(len(col_2)): if(col_2[i]>40000): c.append('blue') else: c.append('red') plt.xlabel('化肥施用量',fontsize=12) plt.ylabel('粮食产量',fontsize=12) plt.scatter(x,y,color=c,marker='o') plt.show()
这段代码本身没有明显的错误,但是可以进行一些改进和优化。以下是一些可能有用的建议:
1. 在导入模块时,建议将所有的 import 语句放在代码开头,这样可以更方便地查看需要的模块。
2. 如果你只需要使用一个模块中的一部分函数或类,可以使用 from ... import ... 的语法,这样可以减少代码量,提高可读性。
3. 尽量使用有意义的变量名,这样可以让代码更加易读易懂。
4. 为了避免不必要的麻烦,建议在读取 excel 文件时指定文件的绝对路径。
5. 如果你只需要使用 excel 文件中的某些行或列,可以使用 pandas 库中的 read_excel 函数,这样可以更加高效地读取数据。
6. 对于大型数据集,建议使用 numpy 数组来存储数据,这样可以加速计算。
7. 在绘制散点图时,建议将颜色和其他属性分开设置,这样可以更加灵活地控制图形的样式。
8. 在绘制图形时,建议添加标题和图例,这样可以让图形更加易懂。
下面是一个改进后的代码示例:
```
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
file_path = os.path.abspath("粮食产量与化肥施用量.xls")
df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=0, usecols=[1, 2], skiprows=1, nrows=20, names=["化肥施用量", "粮食产量"])
x = np.array(df["化肥施用量"])
y = np.array(df["粮食产量"])
# 设置颜色和标记
colors = np.where(y > 40000, "blue", "red")
markers = "o"
# 绘制图形
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.scatter(x, y, c=colors, marker=markers)
plt.xlabel("化肥施用量", fontsize=12)
plt.ylabel("粮食产量", fontsize=12)
plt.title("粮食产量与化肥施用量关系散点图", fontsize=14)
plt.legend(["粮食产量 > 40000"], loc="upper left")
plt.show()
```
这个示例代码中,我们使用了 pandas 库中的 read_excel 函数来读取 excel 文件,使用 numpy 数组来存储数据,使用 where 函数来设置颜色,使用 legend 函数来添加图例,使得图形更加易懂。