使用openpyxl读取一个EXCEL文件获取的sheet内容转为dataframe再使用pandas另存为新的文件发现新文件的单元格包含原文件没有的_x000D_

这个问题通常是由于源文件中包含回车符（Carriage Return）或换行符（Line Feed）引起的，这些符号在不同操作系统和软件中的显示方式可能会有所不同。

你可以尝试使用 `strip()` 函数去除这些符号，然后再另存为新的文件。具体步骤如下：

import openpyxl
import pandas as pd

# 打开源文件
workbook = openpyxl.load_workbook('source.xlsx')

# 读取指定的 sheet
worksheet = workbook['Sheet1']

# 将 sheet 转为 dataframe
data = worksheet.values
columns = next(data)[1:]
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

# 去除回车符和换行符
df = df.replace('\r\n', '', regex=True)

# 另存为新文件
df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

这样处理后，新文件中的单元格就不会包含 `_x000D_` 了。

相关问题

python用pandas读取一个文件夹内所有的excel文件，合并后生成一个新的表格并设置表格属性

可以使用Python的pandas和os库，以及openpyxl库来读取一个文件夹内所有的Excel文件，合并后生成一个新的表格，并设置表格属性。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import os
from openpyxl.styles import Font, Color, PatternFill

# 读取所有Excel文件
path = 'folder_path'
all_files = os.listdir(path)
excel_files = [f for f in all_files if f.endswith('.xlsx')]

# 合并数据
merged_df = pd.DataFrame()
for file in excel_files:
    df = pd.read_excel(os.path.join(path, file))
    merged_df = merged_df.append(df, ignore_index=True)

# 创建Excel文件
writer = pd.ExcelWriter('new_table.xlsx', engine='openpyxl')

# 将数据写入Excel文件并设置单元格格式
merged_df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')

# 获取工作表对象
worksheet = writer.sheets['Sheet1']

# 设置单元格格式
header_font = Font(bold=True, color='FFFFFF')
header_fill = PatternFill(fgColor='000000', fill_type='solid')
for cell in worksheet['A1:Z1']:
    for header in cell:
        header.font = header_font
        header.fill = header_fill

# 保存文件
writer.save()

这个示例代码将读取指定文件夹内所有的Excel文件，并将它们合并为一个DataFrame对象。然后，将合并的数据保存为一个名为new_table.xlsx的Excel文件，并将第一行的单元格设置为加粗字体和黑色背景色。你可以根据需要修改单元格属性。

python怎么把excel文件读成一个dataframe，然后与已有的另一个dataframe合并后再存入这个Excel文件？

### 回答1：
可以使用pandas库中的read_excel方法读取Excel文件为DataFrame，然后使用pandas的merge函数合并两个DataFrame，最后使用to_excel方法将合并后的DataFrame存入Excel文件。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件1
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')

# 读取Excel文件2
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')

# 合并两个DataFrame
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='column_name')

# 存入Excel文件
df_merged.to_excel('merged_file.xlsx', index=False)

在上述代码中，使用read_excel函数读取两个Excel文件，并将其转换为DataFrame。使用merge函数在指定列上合并两个DataFrame，并将合并后的结果存入新的Excel文件中（可以通过指定index参数为False来避免在Excel文件中存储DataFrame的索引）。

### 回答2：
在Python中，可以使用pandas库来处理Excel文件，实现将Excel文件读取成一个DataFrame，并将这个DataFrame与另一个已有的DataFrame合并，然后再将结果存入Excel文件。

下面是具体的代码实现：

1. 首先，导入所需的库：

import pandas as pd

2. 读取Excel文件并生成DataFrame：

df1 = pd.read_excel('文件名.xlsx', sheet_name='工作表名')

这里`文件名`是要读取的Excel文件的名字，`工作表名`是要读取的具体工作表的名字，如果只有一个工作表可以省略该参数。

3. 创建另一个DataFrame：

df2 = pd.DataFrame({'列名1': [值1, 值2, ...], '列名2': [值1, 值2, ...], ...})

这里的`列名`是要创建的DataFrame的列的名字，`值`是对应的每个单元格的值，可以根据需求进行调整。

4. 合并两个DataFrame：

merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)

这里使用了`concat`函数将两个DataFrame合并，`axis=0`表示按照行的方向进行合并，`ignore_index=True`表示重置合并后的DataFrame的索引。

5. 将合并后的DataFrame存入Excel文件：

merged_df.to_excel('文件名.xlsx', sheet_name='工作表名', index=False)

这里使用了DataFrame的`to_excel`方法，将合并后的DataFrame写入到指定的Excel文件中，`index=False`表示不将索引写入文件。

通过上述步骤，就可以实现将Excel文件读取成一个DataFrame，然后与另一个已有的DataFrame合并后再存入这个Excel文件。当然，具体的代码还需要根据实际情况进行调整。

### 回答3：
使用Python的pandas库可以很方便地实现将Excel文件读取为一个DataFrame，并与已有的另一个DataFrame合并后再将结果存入同一个Excel文件。

首先，需要安装pandas库，可以使用pip install pandas命令进行安装。

接下来，可以使用pandas的read_excel函数将Excel文件读取为一个DataFrame：

import pandas as pd

# 读取Excel文件为DataFrame
df1 = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx')

接着，可以使用pandas的merge函数将两个DataFrame合并：

df2 = pd.DataFrame({'列1': [值1, 值2, ...], '列2': [值1, 值2, ...], ...})  # 另一个DataFrame

# 合并两个DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='共同列名', how='合并方式')

合并方式有多种选择，例如：inner代表取交集，outer代表取并集，left代表以第一个DataFrame为准等等。并且可以根据具体需求，选择适合的合并方式。

最后，可以使用pandas的to_excel函数将合并后的DataFrame写入同一个Excel文件：

# 存入同一个Excel文件
merged_df.to_excel('文件路径/文件名.xlsx', index=False)

index=False参数表示不写入行索引到Excel文件中。

以上就是使用Python将Excel文件读取为DataFrame，并与已有的另一个DataFrame合并后再存入同一个Excel文件的简单示例。