我有一个包含30多张工作表的excel文件。然而,我在每个工作表上所做的操作或多或少都是相同的。但我的目标是为每个工作表创建单独的数据框架,以便将来可以参考 这就是我所尝试的,但它抛出了一个错误 xls = pd.ExcelFile('DC_Measurement.xlsx')
sheets = xls.sheet_names
for s in sheets:
print(s)
'df '+ s = pd.read_excel(xls, sheet_name=s) 因此,就像我想要创建30个数据帧,并且每个数据帧都将以工作表名称作为后缀名称。我
假设我有一个名为df的熊猫数据帧
id value1 value2
1 2 1
2 2 1
3 4 5
在普通的Python中,我编写了一个函数来处理此数据帧并返回字典:
d = dict()
for row in df.itertuples()
x = do_something (row)
d[x[0]] = x[1:]
我正在尝试使用Spark重新实现这个函数。
d = dict() # define a global var
def do_something (id, value1, value2):
# business logic
d[x0] = [x1,x2
我有一个包含多张工作表(6)的excel文件。我正在编写一个python脚本来将每个单独的工作表转换为csv文件。 我的输入文件如下所示,例如sheetname = class5 Name ID
Mark 11
Tom 22
Jane 33 像这样,我在excel中有多张工作表。 我需要将它们转换成csv文件,只有'Name‘和class,如下所示: Mark,class5
Tom,class5
Jane,class5 像这样的一张表我有多张表,所以我使用的是像这样转换数据帧中的每一张表 xls = pd.Excelfile('path_of_file
我一直在研究stdio缓冲是如何工作的。我读了下面的链接1和2,但有两点我仍然不明白。 在2中,他使用以下bash脚本断断续续地编写输出,然后使用管道命令: #generator.bash
for i in {1..1000}; do
echo "this is line $i"
sleep 1
done bash generator.bash | grep --line-buffered line | cut -c 9- 我理解他为什么必须使用--line- buffer和grep,但是为什么他不需要对"bash generator.bash“中的标准输出缓
我有一个看起来像这样的pandas数据帧:
A B C
1 2 =A2+B2
3 4 =A3+B3
我使用Python中的xlsxwriter将其写入Excel文件,并将数据框转换为Excel。现在,当我从Python中读取Excel时,我得到C2的值是0.0,而不是3 (=A2+B2)。但是,如果我手动打开Excel,公式就会被求值,并且在'C2‘中有'3’。所以这个问题发生在从代码中读取的时候。
在Python中,有没有一种方法可以读取带有公式作为值的Excel列?