python将一个excel数据填入另一个表

你可以使用Python中的pandas库来实现将一个Excel数据填入另一个表的操作。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取源Excel文件
df_source = pd.read_excel('source.xlsx')

# 读取目标Excel文件
df_target = pd.read_excel('target.xlsx')

# 将源数据填入目标表
df_target['列名1'] = df_source['源表列名1']
df_target['列名2'] = df_source['源表列名2']
# ...

# 保存目标Excel文件
df_target.to_excel('target.xlsx', index=False)

请将代码中的 `'source.xlsx'` 替换为你的源Excel文件路径，`'target.xlsx'` 替换为你的目标Excel文件路径。同时，将 `'列名1'`、`'列名2'` 和 `'源表列名1'`、`'源表列名2'` 替换为对应的列名和源表列名。

这段代码将会把源表中指定的列数据填入目标表对应的列中，并保存到目标Excel文件中。你可以根据实际需求进行修改和扩展。

相关问题

python实现excel 数据提取填入另一个表

python可以通过使用pandas库来实现excel数据的提取和填入另一个表格的操作。

首先，我们需要使用pandas的read_excel函数来读取源表格的数据，例如：df = pandas.read_excel('源表格.xlsx')，这将把源表格的数据读取为一个pandas的DataFrame对象df。

接下来，我们可以利用pandas的DataFrame提供的各种方法对数据进行处理和筛选。例如，可以使用df['列名']来访问特定列的数据，也可以通过df.loc[行索引, 列索引]来访问特定位置的数据。在此基础上，可以根据需求进行数据提取和筛选操作。

然后，我们可以创建一个新的DataFrame对象，用来存放提取后的数据。例如：new_df = pandas.DataFrame()。可以使用new_df的方法，如new_df.loc[行索引, 列索引]来添加数据。

最后，我们可以使用pandas的to_excel函数将新表格写入到一个新的Excel文件中，例如：new_df.to_excel('新表.xlsx', index=False)。这将把新表格写入到名为"新表.xlsx"的Excel文件中，index=False表示不将行索引写入到Excel文件中。

综上所述，通过使用pandas库，我们可以方便地实现Excel数据的提取和填入另一个表格操作。以读取源数据表格、进行数据处理、创建新的数据表格以及将新表格写入Excel文件为主要步骤。

python在excel一列中填入数据

要使用Python在Excel的一列中填入数据，你可以使用第三方库`openpyxl`来实现。首先，确保你已经安装了`openpyxl`库。你可以使用以下命令在终端或命令提示符中安装它：

pip install openpyxl

然后，你可以按照以下步骤编写Python代码来实现在Excel的一列中填入数据：

from openpyxl import load_workbook

# 打开Excel文件
workbook = load_workbook('your_file.xlsx')

# 选择工作表
sheet = workbook['Sheet1']  # 将'Sheet1'替换为你实际的工作表名称

# 数据列表
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 在一列中写入数据
column = 1  # 列索引（从1开始）
start_row = 1  # 开始行索引（从1开始）

for i, value in enumerate(data):
    sheet.cell(row=start_row+i, column=column, value=value)

# 保存文件
workbook.save('your_file.xlsx')

请确保将`your_file.xlsx`替换为你实际的Excel文件名，将`Sheet1`替换为你实际的工作表名称。`data`变量是你要写入的数据列表。

运行上述代码后，它将在指定的工作表的指定列中写入数据。