用pandas修改excel某一列的某个字段

假设我们要修改excel文件中的'Student'列，将所有名字为'John'的学生改为'Jack'，可以使用pandas的loc方法来实现：

1. 首先导入pandas库：

import pandas as pd

2. 读取excel文件并将其转换为pandas的DataFrame对象：

df = pd.read_excel('filename.xlsx')

3. 使用loc方法选取要修改的数据行，并使用赋值语句修改对应的数据：

df.loc[df['Student'] == 'John', 'Student'] = 'Jack'

4. 最后将修改后的DataFrame对象保存回excel文件：

df.to_excel('filename.xlsx', index=False)

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取excel文件并转换为DataFrame对象
df = pd.read_excel('filename.xlsx')

# 修改'Student'列中名字为'John'的数据为'Jack'
df.loc[df['Student'] == 'John', 'Student'] = 'Jack'

# 将修改后的DataFrame对象保存回excel文件
df.to_excel('filename.xlsx', index=False)

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pandas导出excel根据列字段长度设置自适应列宽度

可以使用 `pandas.ExcelWriter` 对象和 `xlsxwriter` 库来根据列字段的最大长度自适应设置列宽度。首先，创建一个 `ExcelWriter` 对象并将 DataFrame 导出到该对象中。然后，遍历 DataFrame 的每一列，计算该列字段的最大宽度，并将其设置为该列的宽度。示例代码如下：

import pandas as pd
import xlsxwriter

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Column1': ['foo', 'bar'], 'Column2': [1, 2]})

# 创建 ExcelWriter 对象并导出 DataFrame
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='xlsxwriter')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

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

# 遍历 DataFrame 的每一列，计算该列字段的最大宽度，并设置为该列的宽度
for i, col in enumerate(df.columns):
    # 计算该列字段的最大宽度
    max_width = max([df[col].astype(str).map(len).max(), len(col)])
    # 设置该列的宽度
    worksheet.set_column(i, i, max_width)

# 关闭 ExcelWriter 对象
writer.save()

在上面的示例代码中，我们首先创建了一个 DataFrame，然后使用 `pandas.ExcelWriter` 对象将其导出到名为 `Sheet1` 的工作表中。接下来，我们获取了 `Sheet1` 工作表的引用，并使用循环遍历了 DataFrame 的每一列。对于每一列，我们计算了该列字段的最大宽度，并将其设置为该列的宽度。最后，我们关闭了 `ExcelWriter` 对象并将结果保存到名为 `output.xlsx` 的文件中。

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import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file_name.xlsx')

# 选择某一列
my_column = df['column_name']

# 修改某一列
df['column_name'] = my_column.apply(lambda x: 'new_value' if x == 'old_value' else x)

# 将修改后的结果保存为新的Excel文件
df.to_excel('new_file_name.xlsx', index=False)

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