df = pd.read_excel(r'../Data/Base_Data_toMysql.xlsx',sheet_name='Account_SH')

这是一个使用 Pandas 库中的 read_excel 函数，从指定路径下的 Excel 文件中读取名为 "Account_SH" 的工作表，并将其存储为名为 df 的 Pandas DataFrame 对象。其中，r 表示使用 raw string，避免出现转义字符，'../Data/Base_Data_toMysql.xlsx' 表示 Excel 文件的相对路径。

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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

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：

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。

import pandas as pd df = pd.read_excel('test-9.1.0.xlsx', Sheet_name='Sheet1') df.to_excel('test_9.1.1.xlsx', sheet_name='Sheet1')

这段代码的作用是读取名为 "test-9.1.0.xlsx" 的 Excel 文件中的 "Sheet1" 工作表，然后将数据保存到名为 "test_9.1.1.xlsx" 的 Excel 文件中的 "Sheet1" 工作表中。换句话说，这段代码是将 Excel 文件从一个版本转换为另一个版本，同时保留相同的工作表和数据。注意，Sheet_name 应该改为 sheet_name。