使用pandas,python对1.xlsx中C列数据切出前两个数字，将数字新增一列插入原sheet

答：你好！这是一个技术问题，我可以提供解答。您可以使用 Pandas 中的 str.slice() 方法来完成这个任务。代码如下：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('1.xlsx')

# 切出前两个数字并插入新列
df['数字'] = df['C'].str.slice(stop=2)

# 保存修改后的文件
df.to_excel('1.xlsx', index=False)

运行这段代码后，原 Excel 文件中的 C 列前两个数字会被切出，新增一列“数字”并插入到原表中，最后将修改后的数据保存回原 Excel 文件。

注：若您的 Excel 文件中有多个 Sheet，需要使用 pandas.read_excel() 方法的 sheet_name 参数指定要操作的 Sheet 名称或索引。

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pandas读取testdata.xlsx文件中A列数据并插入到testdata.xlsx文件N列中

Pandas是一个强大的数据分析库，可以方便地处理Excel文件。如果你想从`testdata.xlsx`文件中读取A列的数据，并将其插入到同个文件的N列，你可以按照以下步骤操作：

首先，你需要使用pandas的`read_excel`函数读取Excel文件并提取A列的数据。假设A列为索引0（因为默认索引是从0开始的），代码如下：

import pandas as pd

# 读取原始数据
df = pd.read_excel('testdata.xlsx', sheet_name='Sheet1')  # 如果有多张工作表，需要指定sheet_name

# 提取A列数据
a_column_data = df.iloc[:, 0]  # 第0列即为A列，如果列标从1开始，则写作df.iloc[:, 1]

然后，你需要创建一个新的DataFrame，将A列数据作为新列添加进去，再写回`testdata.xlsx`文件的N列。假设N列在最后一列，你可以这样做：

# 创建新的列并插入A列数据
df['N'] = a_column_data

# 将修改后的DataFrame保存回原文件
df.to_excel('testdata.xlsx', index=False, startcol=len(df.columns), header=False)  
# 使用startcol参数设置N列的位置，header=False表示不写入表头，index=False则不写入行索引

这将在`testdata.xlsx`文件的最后一列添加了A列的内容。

如何使用Pandas在Excel（.xlsx）文件中向已有数据表中插入新的一行？

在Python中，你可以使用pandas库的`read_excel`函数读取Excel文件，然后利用`loc`或`insert`方法向数据表中添加新行。以下是步骤：

1. 首先，安装并导入pandas库，如果尚未安装，可以运行 `pip install pandas`。

import pandas as pd

2. 使用`read_excel`函数加载Excel文件到一个DataFrame中，假设文件名为`file.xlsx`，并且数据表位于名为`Sheet1`的工作表上：

df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

3. 确定你想在哪个位置插入新行。例如，如果你想要在最后一行之后插入，可以用`df.shape[0]`获取当前行数，然后加1作为索引：

row_index = df.shape[0]

4. 创建一个新的字典或者Series，表示新行的数据，键通常是DataFrame的列名：

new_row_data = {'Column1': 'Value1', 'Column2': 'Value2', ...}

5. 最后，使用`loc`方法添加新行，如果直接赋值可能会覆盖现有数据，所以需要先设置索引：

df.loc[row_index] = new_row_data

6. 将更新后的DataFrame保存回Excel文件：

df.to_excel('file.xlsx', index=False, sheet_name='Sheet1')  # `index=False` 避免写入索引