python 调用pandas在excel中新增列的代码
时间: 2023-10-05 18:14:40 浏览: 262
使用 pandas 库在 Excel 中新增列也非常简单,以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('file.xlsx')
# 在第一列新增一列
df.insert(loc=0, column='New Column', value='New Data')
# 将数据写入新增的列
df['New Column'] = 'New Data'
# 将修改后的数据保存到 Excel 文件
df.to_excel('file.xlsx', index=False)
```
上面的代码将在第一列新增一列,并在新列中写入数据。你可以根据自己的需求来修改代码。注意,最后一行的 `index=False` 参数可以将索引列从 Excel 中删除。
相关问题
Python pandas连续写入表格
### 使用Pandas库连续写入Excel或CSV文件
为了实现使用Python的`pandas`库连续写入数据到Excel或CSV文件,可以采用不同的策略来处理这两种类型的文件。
#### 连续写入CSV文件
对于CSV文件而言,可以通过打开文件并追加新行的方式来进行连续写入操作。下面是一个简单的例子展示如何向现有的CSV文件中添加新的DataFrame:
```python
import pandas as pd
# 创建一个新的 DataFrame
new_data = {'Column1': ['Value7', 'Value8'], 'Column2': ['Value9', 'Value10']}
df_new = pd.DataFrame(new_data)
# 将 DataFrame 写入 CSV 文件,设置 mode='a' 表示追加模式,并且 header=False 防止重复列名
df_new.to_csv('example.csv', mode='a', index=False, header=False)
```
此方法适用于频繁更新的数据记录场景,在每次调用时都会将指定的新数据附加到现有文件之后[^1]。
#### 连续写入Excel文件
当涉及到Excel文件时,则稍微复杂一些因为Excel不支持直接以追加方式写入工作表。一种解决方案是先读取整个Excel文件的内容至内存中的DataFrame对象,再加入要新增的数据形成完整的DataFrame,最后重新保存回磁盘上的Excel文件。这里提供了一个具体的实例说明这一过程:
```python
from openpyxl import load_workbook
import pandas as pd
# 加载 Excel 文件
wb = load_workbook(filename="example.xlsx")
ws = wb.active
# 获取当前最大行数
max_row = ws.max_row
# 如果需要跳过首行列标签则应调整起始位置
start_col = 1 # 假设从A列开始
for r_idx, row in enumerate(df_new.itertuples(index=False), start=max_row + 1):
for c_idx, value in enumerate(row, start=start_col):
ws.cell(column=c_idx, row=r_idx, value=value)
# 保存修改后的 Excel 文件
wb.save("updated_example.xlsx")
# 或者也可以通过 pandas 的 ExcelWriter 来简化这个流程
with pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl', mode='a') as writer:
df_new.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1')
```
这种方法虽然有效但是效率较低,特别是面对大型Excel文档时可能会消耗较多资源。因此建议仅用于不太频繁的操作场合。
python 读取excel中的某个工作表的内容,计算sha256的值,取前14位,然后在当前工作表中新增一列保存并输出excel
在Python中,你可以使用pandas库来读取Excel文件,openpyxl或xlrd库来操作Excel内容,然后再使用hashlib库计算SHA256值。以下是使用openpyxl库的一个简单示例:
首先,安装所需的库:
```bash
pip install pandas openpyxl
```
然后,编写以下代码:
```python
import hashlib
import pandas as pd
def compute_sha256_and_shorten(file_path, sheet_name):
# 读取Excel文件并选择特定的工作表
excel_file = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name)
# 假设原始数据存储在一个名为'data'的列中
data_list = excel_file['data'].tolist()
sha256_values = []
for row in data_list:
# 对每一行的数据计算SHA256值
hash_object = hashlib.sha256(row.encode('utf-8'))
hex_dig = hash_object.hexdigest()
# 取前14位
shortened_hash = hex_dig[:14]
sha256_values.append(shortened_hash)
# 创建一个新的DataFrame来保存结果,并添加到原工作表的末尾
new_df = pd.DataFrame({'SHA256_14_Bits': sha256_values}, index=excel_file.index)
# 将新列写入原始工作表
with pd.ExcelWriter(file_path, engine='openpyxl') as writer:
excel_file = pd.concat([excel_file, new_df], axis=1) # 合并原始和新数据
excel_file.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)
return shortened_hash
# 调用函数并指定文件路径、工作表名
file_path = 'your_excel_file.xlsx'
sheet_name = 'Sheet1'
result = compute_sha256_and_shorten(file_path, sheet_name)
print(f"计算完成并保存在工作表{sheet_name}的新列SHA256_14_Bits中.")
```
这个脚本会读取指定的工作表,计算每一行数据的SHA256值并保存前14位,然后在原始工作表的最后一列添加新的SHA256值。
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