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需要在每次迭代中遍历包含两个连续列名的pandas df集合,以便在不同的excel工作表中创建单独的透视表

在每次迭代中遍历包含两个连续列名的pandas df集合,以便在不同的excel工作表中创建单独的透视表,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
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import pandas as pd
import openpyxl
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
from openpyxl import Workbook
  1. 创建一个空的Excel工作簿:
代码语言:txt
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wb = Workbook()
  1. 定义一个函数来创建透视表并将其写入Excel工作表:
代码语言:txt
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def create_pivot_table(df, row_col, value_col, sheet_name):
    pivot_table = pd.pivot_table(df, index=row_col, values=value_col)
    sheet = wb.create_sheet(title=sheet_name)
    for row in dataframe_to_rows(pivot_table, index=True, header=True):
        sheet.append(row)
  1. 迭代遍历包含两个连续列名的pandas df集合,并调用函数创建透视表:
代码语言:txt
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df_collection = [df1, df2, df3]  # 包含两个连续列名的pandas df集合
for i, df in enumerate(df_collection):
    row_col = df.columns[0]  # 第一个列名作为行标签
    value_col = df.columns[1]  # 第二个列名作为值
    sheet_name = f"Sheet{i+1}"  # 工作表名称
    create_pivot_table(df, row_col, value_col, sheet_name)
  1. 保存Excel工作簿:
代码语言:txt
复制
wb.save('pivot_tables.xlsx')

这样,每个包含两个连续列名的pandas df都会在不同的Excel工作表中创建一个单独的透视表。你可以根据需要修改函数和代码,以适应不同的数据集和要求。

注意:以上代码示例中没有提及具体的云计算品牌商和产品,如果需要使用腾讯云相关产品来处理数据和存储结果,可以根据具体需求选择适当的腾讯云产品,例如云数据库MySQL、云对象存储COS等。

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