码值表.xlsx 用pandas把该文件变成csv数据文件

时间: 2024-05-11 10:19:32 浏览: 145
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使用pandas将numpy中的数组数据保存到csv文件的方法

可以使用 Pandas 库中的 read_excel() 方法读取 Excel 文件，再使用 to_csv() 方法将其转换为 CSV 文件。以下是示例代码： ```python import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('码值表.xlsx') # 将 DataFrame 转换为 CSV 文件 df.to_csv('码值表.csv', index=False) ``` 其中，`index=False` 参数表示不将行索引写入 CSV 文件中。
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使用pandas实现csv/excel sheet互相转换的方法

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我们越来越多的使用pandas进行数据处理，有时需要向一个已经存在的csv文件写入数据，传统的方法之前我也有些过，向txt，excel文件写入数据，传送门：Python将二维列表（list）的数据输出（TXT，Excel） pandas to_csv()只能在新文件写数据？当然不是！ pandas to_csv() 是可以向已经存在的具有相同结构的csv文件增加dataframe数据。 df.to_csv('my_csv.csv', mode='a', header=False) to_csv()方法mode默认为w，我们加上mode=’a’，便可以追加写入数据。 pandas读写文件，处

将“大数据1年级数据.xlsx”、“大数据1年级朋友数据.xlsx”、“大数据1年级爱好数据.xlsx”、“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”导入到python中。 去除各个表格中的重复数据。 将所有成绩数据中的nan替换为这门成绩的平均成绩，如果成绩有效数据少于1门的学生直接删除。 “大数据1年级专业成绩数据.xlsx”表增加列“专业成绩总分”，“专业成绩平均分”分别记录每名同学专业成绩的总分和平均分。 根据“大数据1年级朋友数据.xlsx”、“大数据1年级爱好数据.xlsx”、“大数据1年级专业成绩数据.xlsx”填充完整“大数据1年级数据.xlsx”中的所有数据并将这些数据导入到“大数据1年级数据（完整数据）.xlsx”中。 按班级拆分表格，按班号分为一到四班计算本班每一门成绩的平均值，将成绩导出到”学号+姓名统计大数据21N班成绩信息.xlsx”文件中。 本班不及格数量，统计本班不及格成绩最多的一门课程是什么课程，将结果导出到一个名称为”学号+姓名统计本班信息.txt”文本文件中。 统计自己的寝室的平均成绩，不及格门数，将信息导出到一个名称为”学号+姓名统计寝室信息.csv”文件中。 统计自己的平均成绩，不及格门数，将信息导出到一个名称为”学号+姓名统计本人信息.csv”文件中。

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import requests import bs4 import pandas as pd file_name='/Users/W/Desktop/SEM推广关键词数据表.txt' df=pd.read_csv(file_name,sep="}") df.astype('string') df=df.replace('"',"") df=df.replace('\\',"") print(type(df)) df.to_excel('/Users/W/Desktop/SEM推广关键词数据表.xlsx')为什么其中的replace不起作用

您好，根据您提供的代码，我发现...另外，您在读取 CSV 文件时，指定了分隔符为 }，这个分隔符是否正确需要根据您的数据文件而定。如果您的数据文件使用的是其他分隔符，需要相应地进行修改。希望能对您有所帮助。
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pandas将数据保存到csv或者xlsx 中的最基本操作

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#!/bin/env python import numpy as np import pandas as pd import openpyxl,os df_csv = pd.read_csv(r'Permance_a.csv',index_col=0,encoding='utf-8') df_csv.to_excel(r'Permance_a.xlsx') # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('Permance_a.xlsx') # 选择第一个工作表 ws = wb.active # 循环遍历每一个单元格 for row in ws.iter_rows(): for cell in row: # 判断单元格是否包含% if '%' in str(cell.value): # 将单元格格式设置为数字格式 cell.number_format = '0.00%' # 将单元格值除以100并重新赋值给单元格 cell.value = float(cell.value.strip('%')) / 100 # 保存Excel文件 wb.save('Permance_a.xlsx') # 源表格和目标表格的文件名 source_file = r'Permance_a.xlsx' target_file = r'Permance.xlsx' source_end_col = 8 # 结束列 source_start_col = 5 # 开始列 source_start_row = [2,12,22,32] source_end_row = [11,21,31,41] target_end_col = 6 # 结束列 target_start_col = 3 # 开始列 target_start_row = [7,35,21,49] target_end_row = [16,44,30,58] # 打开两个工作簿 wb1 = openpyxl.load_workbook(source_file) ws1 = wb1.active target_ws_name = 'sd' + source_file[-6] wb2 = openpyxl.load_workbook(target_file) wb2.active.title = target_ws_name ws2 = wb2.active # 将源表格的数据覆盖到目标表格中 for i in range(len(source_start_row)): for row in range(source_start_row[i], source_end_row[i]+1): for col in range(source_start_col, source_end_col+1): value = ws1.cell(row=row, column=col).value ws2.cell(row=target_start_row[i]+row-source_start_row[i], column=target_start_col+col-source_start_col, value=value) # 保存目标表格 wb2.save(target_file) 修改以上代码，将目标文件中数据引用源中工作明修改为target_ws_name

df_csv.to_excel(r'Permance_a.xlsx') # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('Permance_a.xlsx') # 选择第一个工作表 ws = wb.active # 循环遍历每一个单元格 for row in ws.iter_rows(): for ...

iris.csv文件：4个特征数据，1个标签数据（0，1，2表示）。 使用pandas读取iris.csv文件，然后作为一个数据库表"iristab"写入MySQL数据库"studentdb"中。 从MySQL数据库studentdb中读出iris数据，把保存为一个Excel文件。

2. 读取CSV文件并将其作为数据库表写入MySQL数据库中: python # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('iris.csv') # 连接MySQL数据库 conn = MySQLdb.connect(host="localhost", user="root", passwd="password", db=...

python 使用pandas库，使用 pandas 库中的 read_excel 函数和 MultiIndex 类型来读取合并单元格表头，操作excel文件“data\\推送名单.xlsx”,遍历循环读取所有sheet表，读取表头“接收人工号”的所在列数据data1和读取合并单元格表头“推送内容”的所在的合并列的所有数据data2，合并data1，data2为一个总数据data，定义一个字典dictext，定义一个字符串strtext，对data做遍历循环，表头为“接收人工号”的列单元格数据为字典的key值，对表头为“推送内容”的合并列数据做字符串拼接strtext，strtext做字典的value值，每行遍历都重置strtext 相关所有代码

以下是使用pandas库实现的代码，可以实现读取合并单元格表头并拼接数据的功能： python import pandas as pd # 读取excel文件的所有sheet表 xls = pd.ExcelFile('data\\推送名单.xlsx') df_list = [] for sheet...

1．在素材数据文件 car _ profiles . csv 中，共有40个关于汽车配置的样本，包括类型、气缸、 涡轮式、燃料、排气量、压缩率、功率、换档、车重、里程几项特征。试编写程序，完成以下几项数据抽样： (1）随机抽样。无放回，抽取出30％的样本量，并将抽样结果保存到新建的 Excel 文件中，文件名为 samples . xlsx ，数据表标签为"随机抽样"。(2）系统抽样。抽取8个样本，并将结果保存到结果文件中标签为"系统抽样"的表中。 (3）分层抽样。以车重属性分层，抽取属性值为"中"的样本

首先，需要用 pandas 库读取 csv 文件中的数据，并创建一个 DataFrame 对象。代码如下： python import pandas as pd df = pd.read_csv('car_profiles.csv') 接下来，我们可以根据题目要求进行数据抽样。 ...

如何利用Pandas库高效地处理CSV和Excel文件中的数据？请提供一个具体的代码示例。

为了回答你的问题，这里提供一个实用的代码示例，展示如何使用Pandas读取CSV和Excel文件，并对数据进行简单处理。 参考资源链接：[Pandas库详解：数据操作与分析]...

编写程序，从素材文件 financial. xlsx 中，读取标签为“业务一部”“业务三部”“业务四部”“业务五部”“业务六部”“业务八部”和“业务九部”的表单中的数据，并对应累计求和 （即几张表摞在一起，透视对应单元格相加，结果仍是同样规格的表格） addup/csv 文件中。

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用Python的pandas 将tuition_fee中专业名称为“计算机网络技术”和“数字媒体技术”所在行的系部修改为“数智技术系”，并命名为tuition_fee1，写入“各专业收费标准.xlsx”，sheet表命名为“2024”

# 如果数据存储在一个CSV或Excel文件中，可以用pd.read_csv 或 pd.read_excel读取 # tuition_fee = pd.read_csv('tuition_fee.csv') 或 tuition_fee = pd.read_excel('tuition_fee.xlsx') # 确定专业的名称列名，...

1.在素材数据文件 car_profiles. csv 中，共有 40 个关于汽车配置的样本，包括类型、气缸涡轮式、燃料、排气量、压缩率、功率、换档、车重、里程几项特征。试编写程序，完成以下几 项数据抽样:(1) 随机抽样。无放回，抽取出 30% 的样本量，并将抽样结果保存到新建的 Excel 文件中文件名为 samples.xlsx，数据表标签为“随机抽样”。 (2) 系统抽样。抽取 8 个本，并将结果保存到结果文件中标签为“系统抽样”的表中。 (3) 分层抽样。以车重属性分层，抽取属性值为“中”的样本9个，为“轻”的样本3个为“重”的样本 2个，共 14 个样本，并将结果保存到结果文件中标签为“分层抽样”的表中。(4) 整群抽样。随机抽取里程属性取值为“高”“中”“低”中的2 组样本，并将结果保存到结果文件中标签为“整群抽样”的表中。

以上代码中，df 是读取的原始数据文件，random_sample、systematic_sample、stratified_sample 和 cluster_sample 分别是四种抽样方法得到的样本集，最终结果保存到名为 samples.xlsx 的 Excel 文件中。
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Python使用Pandas对csv文件进行数据处理的方法

主要介绍了Python使用Pandas对csv文件进行数据处理的方法，本文通过实例代码相结合给大家介绍的非常详细，具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
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