pands处理Excel表，将表格中运输里程这一列数据中的4KM以下的数据替换成近距离

可以使用 Pandas 的 loc 和 apply 方法来实现这个功能。假设运输里程所在的列名为 "运输里程"，你可以按照以下方式进行操作：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel("your_file.xlsx")

# 定义一个函数，用于替换行程里程小于等于 4KM 的数据
def replace_distance(distance):
    if distance <= 4:
        return "近距离"
    else:
        return distance

# 使用 apply 方法，对运输里程这一列进行替换
df["运输里程"] = df["运输里程"].apply(replace_distance)

# 保存修改后的数据
df.to_excel("modified_file.xlsx", index=False)

这样，运输里程列中小于等于 4KM 的数据就被替换成了 "近距离"。请注意，这个代码示例仅供参考，具体的实现方式可能因你的数据结构和需要而有所不同。

相关问题

Python Pands创建EXCEL表

可以使用 Python 的 Pandas 库来创建 Excel 表格。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 定义数据
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [18, 20, 22],
        '性别': ['男', '男', '女']}

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 创建 Excel Writer 对象
writer = pd.ExcelWriter('example.xlsx', engine='xlsxwriter')

# 将 DataFrame 写入 Excel 文件中的一个工作表
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')

# 保存 Excel 文件
writer.save()

这段代码会创建一个包含 `data` 数据的 DataFrame 对象，并将其写入名为 `example.xlsx` 的 Excel 文件中的 `Sheet1` 工作表中。你可以根据自己的需要修改数据和文件名。

python pands读取excel数据

可以使用pandas库中的read_excel函数来读取Excel数据。具体步骤如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 使用read_excel函数读取Excel文件

df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx')

其中，df是一个DataFrame对象，表示读取的Excel数据。

3. 可以使用head()函数查看前几行数据

print(df.head())