Python读取xls文件,把性别一列分成“男”列和“女”列

时间: 2023-05-23 22:03:41 浏览: 190
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。

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,保留对应的籍贯

### 回答1: 可以使用 Pandas 库来读取 xls 文件,并进行数据处理,代码示例如下: ```python import pandas as pd # 读取 xls 文件到 DataFrame df = pd.read_excel('file.xls') # 根据性别列进行分组,并计算总人数 grouped = df.groupby('性别')['人数'].sum() # 将男性和女性的数据分别存入新的 DataFrame 中 new_df = pd.DataFrame({'男': grouped['男'], '女': grouped['女']}) # 保留籍贯列并合并到新的 DataFrame 中 new_df['籍贯'] = df['籍贯'] ``` 以上代码将性别列分为男性和女性,并将人数作为这两列的值,同时保留了原始 DataFrame 中的籍贯列,并将其合并到新的 DataFrame 中。 ### 回答2: 在Python中,我们可以使用pandas库来读取xls文件,并将性别一列分成“男”列和“女”列,并保留对应的籍贯。 首先,需要确保已安装pandas库。可以使用以下命令安装pandas库: ``` pip install pandas ``` 然后,可以使用以下代码实现读取xls文件、分列和保留对应的籍贯: ```python import pandas as pd # 读取xls文件 data = pd.read_excel('文件路径/文件名.xls') # 新建男、女两列 data['男'] = 0 data['女'] = 0 # 遍历每行数据 for index, row in data.iterrows(): # 获取性别和对应的人数 gender = row['性别'] count = row['人数'] # 如果性别为男,则在男列填入人数,保留籍贯 if gender == '男': data.at[index, '男'] = count # 如果性别为女,则在女列填入人数,保留籍贯 elif gender == '女': data.at[index, '女'] = count # 删除原性别列 data = data.drop(columns='性别') # 输出结果 print(data) ``` 以上代码中,`文件路径/文件名.xls`需要替换为实际的文件路径和文件名。该代码将xls文件读取为一个DataFrame对象,然后遍历每行数据,根据性别将人数填入对应的男、女列,最后删除原性别列,并输出结果。 注意:该代码假设xls文件中的性别列名为“性别”,人数列名为“人数”。如果实际的列名不同,需要在代码中进行相应修改。 ### 回答3: 要实现这个功能,可以使用Python中的pandas库来读取xls文件,并处理数据。 首先,确保已经安装了pandas库。可以使用pip安装: ``` pip install pandas ``` 然后,导入pandas库和需要使用的其他库: ```python import pandas as pd ``` 接下来,使用pandas的read_excel函数来读取xls文件,并将其存储为一个DataFrame对象: ```python df = pd.read_excel('文件路径.xls') ``` 然后,使用pandas的groupby函数按照性别进行分组,并计算每个性别的人数: ```python gender_counts = df.groupby('性别').size() ``` 接着,创建一个新的DataFrame对象来保存分组后的数据,并重新设置索引: ```python new_df = pd.DataFrame({'男': gender_counts['男'], '女': gender_counts['女']}, index=[0]) ``` 最后,将籍贯列添加到新的DataFrame对象中,可以使用pandas的iloc函数来选取对应列的数据: ```python new_df['籍贯'] = df.iloc[:, 籍贯列的索引] ``` 完整的代码如下: ```python import pandas as pd # 读取xls文件 df = pd.read_excel('文件路径.xls') # 分组并计算性别人数 gender_counts = df.groupby('性别').size() # 创建新的DataFrame保存数据 new_df = pd.DataFrame({'男': gender_counts['男'], '女': gender_counts['女']}, index=[0]) # 添加籍贯列 new_df['籍贯'] = df.iloc[:, 籍贯列的索引] # 打印结果 print(new_df) ``` 请注意替换代码中的'文件路径.xls'为实际的文件路径,并将'籍贯列的索引'替换为实际的籍贯列的索引。
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