Python读取xls文件,把性别一列分成“男”列和“女”列
时间: 2023-05-23 13:03:41 浏览: 130
可以使用pandas库中的read_excel函数读取xls文件,然后使用pandas的条件筛选来创建新列,将性别一列分成“男”列和“女”列。具体步骤如下:
``` python
import pandas as pd
# 读取xls文件
df = pd.read_excel('file.xls')
# 使用条件筛选创建新列
df['男'] = df['性别'].apply(lambda x: '男' if x == '男' else '')
df['女'] = df['性别'].apply(lambda x: '女' if x == '女' else '')
# 保存结果到新的xlsx文件
df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)
```
这样就可以把性别一列分成“男”列和“女”列,保存到新的xlsx文件中。
相关问题
Python读取xls文件,把性别转换为男女两种列
可以使用 pandas 库来读取 xls 文件,然后通过 apply 函数实现性别列的转换。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取 xls 文件
df = pd.read_excel('data.xls')
# 定义性别转换函数
def gender_convert(gender):
return '男' if gender == 1 else '女'
# 使用 apply 函数对性别列进行转换
df['性别'] = df['性别'].apply(gender_convert)
# 保存为新的 xls 文件
df.to_excel('new_data.xls', index=False)
```
注意要安装 pandas 库才能使用。
Python读取xls文件,把性别一列分成“男”列和“女”列,并把人数的值作为男女两列的值
### 回答1:
可以使用 pandas 库来实现。代码示例如下:
import pandas as pd
# 读取xls文件
df = pd.read_excel('file.xls')
# 将性别列转换为分类列
df['性别'] = pd.Categorical(df['性别'])
# 创建男女两列,并将人数的值作为对应的列值
df['男'] = df.loc[df['性别'] == '男', '人数']
df['女'] = df.loc[df['性别'] == '女', '人数']
# 删除原性别和人数列
df.drop(['性别', '人数'], axis=1, inplace=True)
# 保存结果到新的xls文件
df.to_excel('result.xls', index=False)
### 回答2:
Python读取xls文件可以使用pandas库的read_excel()方法。首先需要导入pandas库,然后使用read_excel()方法读取xls文件,并保存为DataFrame类型的数据。
接下来,我们可以使用pandas库提供的一些方法,将性别一列分成“男”列和“女”列,并将人数的值作为男女两列的值。首先使用groupby()方法按照性别分组,然后使用sum()方法求每个性别的人数总和。
具体步骤如下:
1. 导入pandas库:import pandas as pd
2. 使用read_excel()方法读取xls文件,并保存为DataFrame类型的数据:df = pd.read_excel('文件路径')
3. 使用groupby()方法按照性别分组,并使用sum()方法求每个性别的人数总和:result = df.groupby('性别')['人数'].sum()
4. 创建新的DataFrame,分别将“男”和“女”作为列名,将人数的值作为对应的列值:new_df = pd.DataFrame({'男': result['男'], '女': result['女']})
5. 打印结果:print(new_df)
通过以上步骤,我们可以将性别一列分成“男”列和“女”列,并把人数的值作为男女两列的值。
### 回答3:
要实现Python读取xls文件,并将性别一列分成“男”列和“女”列,以及将人数的值作为男女两列的值,可以使用`xlrd`库来读取xls文件,再使用`xlwt`库来写入新的xls文件。
首先,需要导入`xlrd`和`xlwt`库:
```python
import xlrd
import xlwt
```
然后,使用`xlrd`库的`open_workbook`函数打开xls文件并获取工作簿对象:
```python
workbook = xlrd.open_workbook('data.xls')
```
接下来,通过索引或名称获取工作表对象,假设工作表索引为0:
```python
worksheet = workbook.sheet_by_index(0)
```
获取工作表的总行数:
```python
num_rows = worksheet.nrows
```
创建一个新的`xlwt`库的工作簿对象:
```python
new_workbook = xlwt.Workbook()
```
创建一个新的工作表对象:
```python
new_worksheet = new_workbook.add_sheet('New Data')
```
定义一个字典来统计男女人数:
```python
gender_count = {'男': 0, '女': 0}
```
遍历每一行数据:
```python
for row in range(num_rows):
# 获取性别值
gender = worksheet.cell(row, 0).value
if gender == '男':
# 在新工作表的男列写入人数值
new_worksheet.write(row, 0, worksheet.cell(row, 1).value)
# 统计男人数
gender_count['男'] += 1
elif gender == '女':
# 在新工作表的女列写入人数值
new_worksheet.write(row, 1, worksheet.cell(row, 1).value)
# 统计女人数
gender_count['女'] += 1
```
最后,保存并关闭新的xls文件:
```python
new_workbook.save('new_data.xls')
```
以上就是用Python读取xls文件,把性别一列分成“男”列和“女”列,并把人数的值作为男女两列的值的方法。