sorted_df1.to_excel('data1.xlsx', index=True)指定行列写入该如何改写
时间: 2023-07-14 15:13:37 浏览: 42
如果想指定写入的行和列,可以使用`DataFrame.to_excel()`方法中的`startrow`和`startcol`参数。
比如,如果想从第2行第3列(即B3单元格)开始写入数据,可以将代码改为:
```
sorted_df1.to_excel('data1.xlsx', index=True, startrow=1, startcol=2)
```
其中`startrow`和`startcol`都是从0开始计数的,所以`startrow=1`表示从第2行开始写入,`startcol=2`表示从第3列开始写入。
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def top_10_students_by_category(data_frame, categories): sorted_students_id = data_frame.sort_values(by=categories_3_1, ascending=True).head(10) output_filename_id = f"{categories_3_1}_top_10_students.xlsx" sorted_students_id.to_excel(output_filename_id, index=False) print(f"已保存类别 '{categories_3_1}' 的前十名学生数据到文件 '{output_filename_id}'") print(sorted_students_id) for category in categories: sorted_students = data_frame.sort_values(by=category, ascending=False).head(10) output_filename = f"{category}_top_10_students.xlsx" sorted_students.to_excel(output_filename, index=False) print(f"已保存类别 '{category}' 的前十名学生数据到文件 '{output_filename}'") print(sorted_students) # 定义类别列表 # 调用函数并输出结果 top_10_students_by_category(Second_Score, categories_3_2)
这段代码实现了按照给定的类别列表,对学生数据进行排序,并将每个类别的前十名学生数据保存到Excel文件中。其中,函数参数包括一个pandas数据框和一个类别列表。函数首先按照列表中的第一个类别进行排序,并将其前十名学生数据保存到Excel文件中。然后,函数遍历类别列表中的每个类别,并对每个类别进行排序,保存前十名学生数据到相应的Excel文件中。最后,函数输出每个类别的前十名学生数据和保存的文件名。
sorted_df['First City'] = sorted_df.groupby('State')['City'].shift(0) sorted_df['Last City'] = sorted_df.groupby('State')['City'].shift(-1) sorted_df = sorted_df.reset_index(drop=True) print(sorted_df)将这段代码封装起来并注释
以下是将代码封装并添加注释的示例:
```python
import pandas as pd
def add_shifted_columns(df, group_by_column, shift_column, shift_values):
"""
对 Pandas dataframe 按照指定列进行分组,然后在指定列的基础上添加前一个和后一个值所在行的列,最后重置索引并返回结果。
Args:
df: Pandas dataframe,需要操作的数据。
group_by_column: str,指定按照哪一列进行分组。
shift_column: str,指定需要添加前一个和后一个值所在行的列。
shift_values: list,指定需要添加前一个和后一个值所在行的列的名称,顺序依次为前一个值所在行的列名称和后一个值所在行的列名称。
Returns:
Pandas dataframe,添加了前一个和后一个值所在行的列后的数据。
Raises:
无异常。
Example:
df = pd.read_csv('data.csv')
sorted_df = df.sort_values(['State', 'Population'], ascending=[True, False])
shifted_df = add_shifted_columns(sorted_df, 'State', 'City', ['First City', 'Last City'])
"""
# 添加前一个和后一个值所在行的列
df[shift_values[0]] = df.groupby(group_by_column)[shift_column].shift(0)
df[shift_values[1]] = df.groupby(group_by_column)[shift_column].shift(-1)
# 重置索引
shifted_df = df.reset_index(drop=True)
return shifted_df
```
在上述代码中,`df` 参数是需要操作的 Pandas dataframe,`group_by_column` 参数指定了按照哪一列进行分组。`shift_column` 参数指定了需要添加前一个和后一个值所在行的列,`shift_values` 参数指定了需要添加前一个和后一个值所在行的列的名称,顺序依次为前一个值所在行的列名称和后一个值所在行的列名称。
函数中的注释描述了函数的输入、输出、异常情况等信息,方便其他人使用和理解。