xlwings读取pd.DataFrame第一列成第二列数据 是成本

我不确定你的问题是什么，但是我尝试回答一下。

如果你想将一个DataFrame的第一列复制到第二列，可以使用以下代码：

import pandas as pd
import xlwings as xw

# 打开Excel文件
wb = xw.Book('example.xlsx')

# 选择Sheet
sheet = wb.sheets['Sheet1']

# 读取DataFrame
df = sheet.range('A1').options(pd.DataFrame, header=1, index=False, expand='table').value

# 复制第一列到第二列
df.iloc[:, 1] = df.iloc[:, 0]

# 将修改后的DataFrame写入Excel
sheet.range('A1').options(index=False, header=True).value = df

这段代码做了以下几件事情：

1. 打开Excel文件并选择Sheet1。
2. 读取A1单元格开始的数据区域作为DataFrame，其中第一行被视为列名。
3. 将DataFrame的第一列复制到第二列。
4. 将修改后的DataFrame写回Excel文件中的A1单元格。

如果你想做其他事情，比如计算成本或者将结果写入其他单元格，可以在代码中添加相应的代码。

相关问题

xlwings读取pd.DataFrame第一列乘以第二列数据 是成本

可以使用xlwings的Range对象来读取DataFrame中的数据，并计算成本。具体实现可以参考以下代码：

import xlwings as xw
import pandas as pd

# 读取Excel中的数据
wb = xw.Book('example.xlsx')
sheet = wb.sheets['Sheet1']
df = sheet.range('A1').options(pd.DataFrame, header=1, index=False, expand='table').value

# 计算成本
cost = df.iloc[:, 0] * df.iloc[:, 1]

# 将结果写入Excel
sheet.range('C1').value = cost

上述代码中，首先使用xlwings的Range对象读取Excel中的数据，并将其转换为DataFrame格式。然后，计算成本并将结果写入Excel。其中，`iloc[:, 0]`表示取DataFrame中的第一列数据，`iloc[:, 1]`表示取第二列数据。最终的成本结果存储在`cost`变量中，可以直接赋值给Excel中的单元格。

xlwings读取pd.DataFrame里空白值 填入1

可以使用pandas的fillna方法来将空白值填入1。具体实现如下：

import xlwings as xw
import pandas as pd
 
# 读取Excel中的数据
wb = xw.Book('file.xlsx')
sheet = wb.sheets['Sheet1']
data_range = sheet.range('A1').expand('table')
df = data_range.options(pd.DataFrame, header=1, index=False).value
 
# 将空白值填入1
df.fillna(1, inplace=True)
 
# 将修改后的数据写入Excel
sheet.range('A1').value = df

这段代码首先使用xlwings将Excel中的数据读取到pandas的DataFrame中，然后使用fillna方法将空白值填入1，最后将修改后的数据写回Excel中。注意，这里使用了inplace参数来直接修改原DataFrame，而不是返回一个新的DataFrame。如果不想修改原DataFrame，可以将inplace参数设置为False，然后将修改后的DataFrame赋值给一个新变量。