现在有37个值，统一列都出现45次，使用python如何自动生成excel

<think>好的，用户想用Python生成一个Excel文件，包含特定频率的数值，具体是37个值，每列出现45次。需要用到pandas和openpyxl。首先，我需要确定用户的需求到底是什么。37个值可能是指有37个不同的数值，每个数值在每一列中出现45次？或者是一列中有37个不同的值，每个值重复45次，总共有37*45行？可能需要进一步确认，但根据用户提供的引用，尤其是引用[2]提到pandas可以写入多个sheet，引用[3]有示例代码用openpyxl写入数据，所以可能需要结合这两个库。 首先，生成数据部分。假设用户需要生成一列数据，包含37个不同的数值，每个数值重复45次，那么总共有37*45=1665行。可以用pandas的DataFrame来构造这样的数据。例如，创建一个列表，其中每个数值重复45次，然后将所有37个数值按顺序排列。或者可能用户想要的是每一列有45个不同的值，但每个值出现37次？这里可能存在歧义，需要根据常见用例推测。通常，可能是指每个值在列中出现45次，共有37个不同的值，所以总行数是45*37=1665行。或者可能用户希望生成多列，每列有45个值，共37列？但用户提到每列出现45次，所以可能是每个值在每列中出现45次，但总共有37个不同的值？ 可能需要再仔细分析问题。用户的问题描述是“37个值，每列出现45次”，可能是指每一列包含37个不同的值，每个值重复45次，这样每列的总行数是37*45=1665行。或者可能是指生成37个值，每个值在每一列中出现45次，总共有37列？但这样每个值会在每列中出现45次，可能需要更复杂的结构。但根据用户提供的示例代码，可能更倾向于生成一列数据，每个值重复45次，共37个不同的值，总共1665行。 接下来，生成这样的数据。使用pandas的话，可以用numpy来生成数组。例如，创建一个包含37个不同数值的数组，每个数值重复45次，然后将它们合并成一个长数组。例如： values = np.repeat(np.arange(1,38), 45) df = pd.DataFrame({'Data': values}) 然后，使用pandas的to_excel方法保存为Excel文件。如果需要多个sheet，可以像引用[2]中提到的，使用ExcelWriter对象。不过用户的问题中没有提到多个sheet，可能只需要一个sheet。 此外，用户提到使用pandas和openpyxl，所以需要确保安装这两个库。pandas在写入Excel时默认使用xlwt（对于.xls）和openpyxl或XlsxWriter（对于.xlsx）。所以可能需要指定engine='openpyxl'，特别是当文件格式为.xlsx时。 然后，保存代码大致如下： import pandas as pd import numpy as np # 生成37个不同的值，每个重复45次 data = np.repeat(np.arange(1, 38), 45) df = pd.DataFrame({'Column1': data}) # 使用openpyxl作为引擎写入Excel with pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl') as writer: df.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1') 不过，根据引用[3]中的示例，用户可能需要更详细的操作，比如多个sheet或者不同的写入方式。但根据问题描述，可能只需要生成一个包含这些数据的Excel文件。因此，上述代码应该可以满足需求。 但可能用户的需求是每列有45个值，共37列？例如，生成37列，每列包含45个相同的数值？比如第一列全是1出现45次，第二列全是2出现45次，直到第37列。这种情况的话，代码需要调整。例如： columns = {} for i in range(1, 38): columns[f'Column{i}'] = [i]*45 df = pd.DataFrame(columns) 但这样生成的DataFrame会有45行，37列，每列都是同一个数值。但用户的问题可能更倾向于前者，即一列中每个数值重复45次，共37个不同的数值。需要根据常识判断，可能用户需要的是纵向的数据，即每个数值重复多次，形成一列。例如，生成一个长列，数值1重复45次，接着数值2重复45次，直到37。这种情况下，总行数是37*45=1665行，一列。 或者用户可能需要每列包含45个数值，共37列，每个列中的数值是特定的？例如，每列有不同的数值，但每个数值在列中出现45次？这可能不太常见，但需要进一步确认。不过根据用户问题中的描述“37个值，每列出现45次”，可能更可能是指每个值在每列中出现45次，但共有37个不同的值。但如果是每列的话，可能是指每个值在各自列中出现45次，总共37列，每列对应一个值，重复45次。例如，生成37列，每列都是同一个数值，重复45次。这样的话，每一列的名称是值，或者列名为不同的标识，每列的内容是该值重复45次。这种情况下，生成的数据框会有45行，37列，每列的值相同。 但用户的问题可能存在表述不清晰的情况，可能需要进一步假设。比如用户可能希望生成一个Excel文件，其中包含37个不同的数值，每个数值在单独的一列中出现45次。这种情况下，生成的数据将是45行，37列，每个单元格的值是该列对应的数值。例如： import pandas as pd data = {f'Value{i}': [i]*45 for i in range(1, 38)} df = pd.DataFrame(data) 然后写入Excel： df.to_excel('output.xlsx', index=False, engine='openpyxl') 但这样生成的文件会有37列，每列45行，每个单元格都是相同的数值。这可能符合用户的描述，即每个值在每列中出现45次，共有37个不同的值，每个值占据一列。 但用户的问题可能需要更多的澄清。不过根据提供的引用，引用[3]中的示例代码展示了如何用openpyxl创建多个sheet，并写入数据，而引用[2]提到用pandas写入多个sheet。因此，用户可能希望生成的数据结构可能需要多个sheet或者多个列。但根据用户的问题描述，可能更倾向于生成一列数据，其中包含37个不同的值，每个重复45次。或者生成多列，每个列对应一个值，重复45次。 需要根据用户提供的示例和引用来推断。引用中提到的例子多是用pandas处理数据后写入Excel，可能用户需要生成的数据是纵向的一列，每个值重复45次，共37个不同的值。例如，生成一个1665行的单列数据，每个值重复45次，然后依次排列。 另外，用户可能希望这些37个值是如何分布的？比如是随机的，还是按顺序排列？根据问题描述，可能用户需要按顺序排列，每个数值连续出现45次。因此，生成这样的数据可以使用numpy的repeat函数。 总结，可能的解决步骤： 1. 使用numpy生成一个数组，包含37个不同的数值，每个数值重复45次，并按顺序排列。 2. 将数组转换为pandas的DataFrame。 3. 使用pandas的to_excel方法，结合openpyxl引擎，将DataFrame写入Excel文件。 同时，根据引用[3]，如果需要创建多个工作表或者更复杂的操作，可以使用openpyxl直接操作，但根据用户问题，可能仅需生成一个工作表。 可能的代码示例： import pandas as pd import numpy as np # 生成37个不同的数值，从1到37 values = np.arange(1, 38) # 每个数值重复45次 data = np.repeat(values, 45) # 创建DataFrame df = pd.DataFrame({'Values': data}) # 使用pandas写入Excel，使用openpyxl引擎 df.to_excel('output.xlsx', index=False, engine='openpyxl') 这样生成的Excel文件会有一列，共37*45=1665行，每个数值重复45次，依次排列。 用户可能还需要考虑是否需要这些数值随机分布，但问题中没有提到随机性，所以可能是按顺序排列。如果需要随机排列，可以在生成后使用shuffle方法，但用户的需求是特定频率，可能顺序不影响，只要每个数值出现45次。 另外，用户提到使用pandas和openpyxl，所以代码中使用pandas生成数据，并用openpyxl作为引擎写入Excel。需要注意的是，pandas的to_excel方法在写入.xlsx文件时可能需要openpyxl库，特别是当pandas版本较新时，可能需要指定engine='openpyxl'，否则可能报错。 因此，代码中显式指定引擎为openpyxl是必要的，特别是当用户环境中没有安装xlsxwriter的情况下。根据引用[1]和[2]，用户可能已经熟悉使用pandas和openpyxl的组合，所以代码示例应确保使用正确的引擎。 最后，验证生成的Excel文件是否符合要求：打开文件后，应有一列数据，包含数值1重复45次，接着数值2重复45次，直到数值37，总行数正确，且每个数值出现次数正确。</think>要使用Python生成包含37个不同数值、每个数值在单列中重复45次的Excel文件，可以通过以下步骤实现： ### 解决方案 1. **生成数据** 使用`numpy`创建37个数值（例如1到37），每个数值重复45次，生成一列共$37 \times 45=1665$行的数据。 2. **创建DataFrame** 将生成的数据转换为`pandas.DataFrame`对象。 3. **写入Excel文件** 使用`pandas`的`to_excel`方法，结合`openpyxl`引擎生成Excel文件。 ```python import pandas as pd import numpy as np # 生成数值：1到37，每个重复45次 values = np.repeat(np.arange(1, 38), 45) df = pd.DataFrame({'数据列': values}) # 列名为“数据列” # 写入Excel文件 df.to_excel('output.xlsx', index=False, engine='openpyxl') ``` ### 代码说明 - `np.arange(1, 38)`生成1到37的数组。 - `np.repeat(数组, 45)`将每个数值重复45次。 - `engine='openpyxl'`确保使用openpyxl库生成.xlsx文件[^3]。 ### 扩展功能 1. **多列生成** 若需每列对应一个数值（共37列，每列45次重复），可调整为： ```python data = {f'值{i}': [i] * 45 for i in range(1, 38)} df = pd.DataFrame(data) ``` 2. **分多个Sheet写入** 结合`pd.ExcelWriter`实现多Sheet写入： ```python with pd.ExcelWriter('output.xlsx', engine='openpyxl') a