python取出一个excel中的第一行数据生成一个新的excel，具体代码怎么写

你可以使用Python中的pandas库来读取和写入Excel文件。以下是一个示例代码，它读取名为“input.xlsx”的Excel文件的第一行，并将其写入名为“output.xlsx”的新Excel文件中。

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx', header=0, nrows=1)

# 写入Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

其中，`header=0`表示第一行为表头，`nrows=1`表示只读取第一行。`index=False`表示不将行索引写入输出文件。你可以根据自己的需求进行修改。

相关问题

写一个python脚本，读取文件下的所有excel文件，统计列表中第八列值大于80，120，150的个数，以及最大的值。统计第九列值的个数，及最大的值。将第九列最大值和最小值对应的同行第八列数据也统计出来。统计第九列最大值对应的八列数据，将结果另生成一个表格。

好的，我明白了。这是一个与编程相关的问题，我可以提供一些帮助。

您可以使用Python的pandas库读取Excel文件并统计列的值。下面是一个参考代码，可以根据您的具体情况进行修改：

import pandas as pd
import glob

# 读取所有Excel文件
files = glob.glob('*.xlsx')
df_list = []

# 循环读取每个Excel文件
for file in files:
    df = pd.read_excel(file)
    df_list.append(df)

# 将所有数据合并为一个DataFrame
df_all = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

# 统计第八列的值
col_8_greater_than_80 = (df_all.iloc[:, 7] > 80).sum()
col_8_greater_than_120 = (df_all.iloc[:, 7] > 120).sum()
col_8_greater_than_150 = (df_all.iloc[:, 7] > 150).sum()
col_8_max = df_all.iloc[:, 7].max()

# 统计第九列的值
col_9_count = df_all.iloc[:, 8].count()
col_9_max = df_all.iloc[:, 8].max()
col_9_min = df_all.iloc[:, 8].min()

# 找到第九列最大值的行
max_row = df_all.iloc[:, 8].idxmax()

# 取出第九列最大值的八列数据
col_8_of_max_row = df_all.iloc[max_row, 0:7].tolist()

# 将结果写入新Excel文件
df_result = pd.DataFrame({'col_8_greater_than_80': [col_8_greater_than_80],
                          'col_8_greater_than_120': [col_8_greater_than_120],
                          'col_8_greater_than_150': [col_8_greater_than_150],
                          'col_8_max': [col_8_max],
                          'col_9_count': [col_9_count],
                          'col_9_max': [col_9_max],
                          'col_9_min': [col_9_min],
                          'col_8_of_max_row': col_8_of_max_row})
df_result.to_excel('result.xlsx', index=False)

请注意，此代码假定Excel文件位于与脚本相同的目录中，并且每个文件具有相同的格式：所有数据都在第一个工作表中，第一行是标题行，数据从第二行开始。如果您的情况有所不同，请相应地修改代码。

如果您需要进一步的帮助，请让我知道。

python读取excel文件生成.h头文件

### 回答1：
好的，首先你需要安装openpyxl库，用来读取Excel文件。你可以使用pip安装它：

pip install openpyxl

然后你可以使用下面的代码来读取Excel文件并生成.h头文件：

import openpyxl

# 打开Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('文件名.xlsx')

# 获取第一个工作表
sheet = wb.worksheets[0]

# 打开.h头文件
with open('文件名.h', 'w') as f:
  # 写入文件头
  f.write('#pragma once\n\n')
  
  # 遍历每一行
  for row in sheet.iter_rows():
    # 取出每一列的值
    values = [cell.value for cell in row]
    
    # 写入宏定义
    f.write(f'#define {values[0]} {values[1]}\n')

# 关闭Excel文件
wb.close()

在这段代码中，我们首先使用openpyxl库打开了一个Excel文件，然后获取了第一个工作表。接着我们打开了一个.h头文件，并写入了文件头。接下来，我们使用了for循环遍历了每一行，然后取出每一列的值并写入宏定义。最后，我们关闭了Excel文件。

希望这些信息对你有帮助。

### 回答2：
Python可以使用第三方库openpyxl来读取Excel文件，并生成.h头文件。

首先，需要安装openpyxl库：可以使用命令`pip install openpyxl`进行安装。

然后，可以按照以下步骤使用Python读取Excel文件并生成.h头文件：

1. 导入openpyxl库：

import openpyxl

2. 打开Excel文件：

workbook = openpyxl.load_workbook("excel文件路径")

这里需要将"excel文件路径"替换为实际的Excel文件路径。

3. 获取工作簿中的工作表：

worksheet = workbook["工作表名称"]

这里需要将"工作表名称"替换为实际的工作表名称。

4. 获取Excel表格的行数和列数：

rows = worksheet.max_row
columns = worksheet.max_column

5. 遍历Excel表格中的数据，并生成.h头文件的内容：

header_file_content = ""
for row in range(1, rows + 1):
    for col in range(1, columns + 1):
        cell_value = worksheet.cell(row=row, column=col).value
        # 根据需求生成.h头文件的内容，例如：header_file_content += "#define CELL_" + str(row) + "_" + str(col) + " " + str(cell_value)

这里可以根据需求将Excel中每个单元格的值生成对应的宏定义或其他需要的内容，并将其拼接到header_file_content中。

6. 将生成的.h头文件内容写入文件：

header_file_path = "生成的.h头文件路径"
with open(header_file_path, "w") as header_file:
    header_file.write(header_file_content)

这里需要将"生成的.h头文件路径"替换为实际需要生成的.h头文件的路径。

以上就是使用Python读取Excel文件并生成.h头文件的基本过程。根据实际需求，可以根据Excel表格中的数据生成对应的宏定义或其他需要的内容。

### 回答3：
可以使用python的openpyxl库来读取excel文件，并将数据写入到.h头文件中。

首先，我们需要安装openpyxl库，可以使用命令`pip install openpyxl`来进行安装。

接下来，我们可以使用以下代码来读取excel文件并生成.h头文件：

from openpyxl import load_workbook

def generate_header_file(excel_file):
    # 加载excel文件
    workbook = load_workbook(excel_file)
    
    # 获取第一个工作表
    sheet = workbook.active
    
    # 打开.h头文件
    header_file = open("data.h", "w")
    
    # 写入.h头文件的内容
    header_file.write("#ifndef DATA_H\n")
    header_file.write("#define DATA_H\n\n")
    
    # 遍历excel表格的每一行，写入.h头文件的内容
    for row in sheet.iter_rows():
        for cell in row:
            header_file.write(str(cell.value) + " ")
        header_file.write("\n")
    
    # 写入.h头文件的结束标签
    header_file.write("\n#endif")
    
    # 关闭.h头文件
    header_file.close()

# 测试代码
generate_header_file("data.xlsx")

以上代码中，我们首先加载excel文件，然后获取第一个工作表。接下来，我们打开.h头文件并写入文件的开头标签`#ifndef DATA_H`和`#define DATA_H`。然后，我们遍历excel表格的每一行，并将每个单元格的值写入到.h头文件中。最后，我们写入.h头文件的结束标签`#endif`，并关闭.h头文件。

最后，我们可以调用`generate_header_file`函数并传递要读取的excel文件名作为参数，即可生成.h头文件。