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。

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