代码:
def write_pandas_dataframe_to_excel(df):
book = openpyxl.load_workbook('~/Documents/test.xlsm', read_only=False, keep_vba=True)
sheet = book['Database']
# Delete all rows after the header so that we can replace them with the contents of our pandas dataframe
sheet.dele
我需要能够从dataframe中的Excel文件中选择几列,以应用标准日期时间格式(yyyy/mm/dd)。这些数据(不幸的是)混合了Excel数值(例如43799)和标准日期格式(例如2019年11/30)。我正在使用pandas中的read_excel方法,并且不希望使用其他打开文件的方法(例如,xldr的打开工作簿的东西)。
下面是我导入数据时数据外观的示例:
import xlrd
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime as dt
data=[['test', 4379
在下面的代码中,我将数字格式应用于excel工作表中的每一列。但是,我似乎不知道如何将多个格式应用于特定的列,无论是居中还是编号都会被覆盖。是否可以将两种类型的格式应用于一列?
def to_excel(video_report):
# Create a Pandas Excel writer using XlsxWriter as the engine.
writer = pd.ExcelWriter('pandas_simple.xlsx', engine='xlsxwriter')
# Convert the dataframe
我想转换xlsx到csv,它可以工作,但在转换python后添加".0“到字符串...示例xlsx: Name, Age
Mark, 20 转换后的CSV: Name, Age
Mark, 20.0 <- add ".0" 问题会是什么呢? #importing pandas as pd
import pandas as pd
# Read and store content
# of an excel file
read_file = pd.read_excel ("EXPORT.xlsx")
# Write
我有一个excel文件,其中列名包含日期-时间值.
如您所见,标题值采用日期-时间格式。我已经将它加载到Pandas dataframe中,并且头值确实被保存为日期时间值。
现在,如果我需要从Pandas查询,“选择所有大于5月15日的列”,我如何做到这一点?
我知道,通过查询df[df.columns[3:]],我可以实现这一点。但是,我真的想根据列标题的值而不是根据列的位置进行切片。
请帮帮忙。
编辑:基于下面的答案,我找到了一种查询列值的方法。把它加在这里,供将来参考。
from datetime import datetime
df[[col for col in df.
相对来说,我对蟒蛇和熊猫的工作还比较陌生,我正试图用python在excel表格中获得单元格的值。更糟糕的是,我正在使用的excel表没有正确的列名。
下面是dataframe的样子:
Sign Name 2020-09-05 2020-09-06 2020-09-07
JD John Doe A A B
MP Max Power B B A
我想要做的是打印“单元格”的值,其中列标题是当前日期,标志是"MP“。
到目前为止,我尝试的是:
import
我正在使用Python的pandas库处理Excel文件中的一些数据,并根据这些数据创建两个新列。我想将这些列添加到Excel文件中现有列的最右侧,而不会扰乱已经存在的数据。由于这个原因,我不能使用pd.to_excel(),因为这会覆盖现有的数据,并且整个工作表都会丢失其格式。
我正在查看OpenPyXL以保存新数据(必须读取文件两次并不是很好,但是使用OpenPyXL处理头并将它们传递给pandas在我看来有点混乱)。问题是ws.append()函数在第一列(A列)的底部插入数据,我想在第一个可用空闲列(例如C和D列)的顶部(第1行)插入数据。理想情况下,这应该从两个pandas Seri
我试图用日期格式保存Excel文件,结果出错了。
这是我的代码:
import pandas as pd
from datetime import datetime, date
df=dataframe with two columns: created_at (date format), name (number format)
writer = pd.ExcelWriter('graph_data.xlsx',engine='xlsxwriter',date_format='mm dd yyyy')
pd.DataFrame(df).t