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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