用Python写一个往excel表格内写数据的类

可以使用 Python 的第三方库 "openpyxl" 写一个写入 Excel 表格数据的类。

以下是一个简单的示例：

import openpyxl

class ExcelWriter:
    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename
        self.workbook = openpyxl.Workbook()
        self.sheet = self.workbook.active

    def write_data(self, row, col, data):
        self.sheet.cell(row=row, column=col, value=data)

    def save(self):
        self.workbook.save(self.filename)

使用时可以这样：

writer = ExcelWriter("example.xlsx")
writer.write_data(1, 1, "Data 1")
writer.write_data(1, 2, "Data 2")
writer.save()

这将在名为 "example.xlsx" 的 Excel 文件中写入两个数据 "Data 1" 和 "Data 2"。

相关问题

使用Python写一个读取Excel表格数据的代码

好的，以下是一个使用Python读取Excel表格数据的示例代码：

import openpyxl

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

# 选择表格
sheet = wb['Sheet1']

# 读取数据
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    name = row[0]
    age = row[1]

    # 处理数据
    print(f"{name} 的年龄是 {age} 岁。")

# 关闭 Excel 文件
wb.close()

此代码使用 openpyxl 库来读取 Excel 文件，遍历表格中的每一行数据，并将第一列的数据作为姓名，第二列的数据作为年龄。你可以根据需要修改代码，以适应不同的 Excel 文件。

用Python写一个excel表格数据分类

假设你有一个Excel表格，其中有两列数据，第一列是城市名称，第二列是对应的销售额。现在需要按照城市名称对销售额进行分类，可以使用Python中的`pandas`库来实现。

首先，需要安装`pandas`库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后，可以使用以下代码读取Excel表格数据并按照城市名称进行分类：

import pandas as pd

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 按照城市名称对销售额进行分类
grouped = df.groupby('城市名称')['销售额'].sum()

# 输出分类结果
print(grouped)

在上述代码中，`read_excel`函数用于读取Excel表格数据，`groupby`函数用于按照指定列进行分组，并使用`sum`函数对每组数据进行求和。执行代码后，将输出按照城市名称分类后的销售额数据。