用python修改excel表某一列内容的操作方法

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用python修改excel表某一列内容的操作方法

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下面给出一个用Python修改Excel表某一列内容的完整实例教程。

准备工作

首先需要安装Python的pandas库和openpyxl库。

pip install pandas openpyxl

然后需要准备一个Excel表格，在这个例子中我们使用一个示例表格 example.xlsx，该表格有三列数据：id、name和 age，其中 id 是整型，name 和 age 分别是字符串型和整型。

读取Excel文件

首先我们需要使用 pandas 库读取数据文件，可以使用 read_excel() 函数读取一个 Excel 文件。例如：

import pandas as pd df = pd.read_excel('example.xlsx')

这个代码会读取当前路径下的 example.xlsx 表格并将其存储到一个 pandas 的 DataFrame 对象 df 中。我们可以使用 head() 函数来查看前几行数据。例如：

print(df.head())

输出结果如下：

id name age 0 1 Tom 20 1 2 Bob 25 2 3 John 30 3 4 Jack 35 4 5 Mark 22 修改指定列数据

要修改 Excel 表格中的指定列数据，需要首先选定列，然后对列进行操作。这里给出两个示例说明。

示例1：修改指定列的所有数据

假设现在我们要修改 age 列的所有数据，将其加上 5。可以使用下列代码实现：

df['age'] = df['age'] + 5

上述代码中， df['age'] 表示选定 age 列， +5 表示在原来的基础上加上 5。

经过上述操作，df 中的数据将会被改变。可以使用 head() 函数查看修改后的结果。例如：

print(df.head())

输出结果如下：

id name age 0 1 Tom 25 1 2 Bob 30 2 3 John 35 3 4 Jack 40 4 5 Mark 27 示例2：修改指定列的部分数据

假设现在我们要修改 age 列的的 id=1 和 id=5 的数据，将其加上 3。可以使用下列代码实现：

df.loc[df['id'].isin([1, 5]), 'age'] = df.loc[df['id'].isin([1, 5]), 'age'] + 3

上述代码中，df['id'].isin([1, 5]) 表示选取 id 列中匹配值为 1 或者 5 的行，df.loc[...] 表示选取对应的数据，并且在选定的数据上进行修改。 age 列的数据加上 3，表示原来的基础上加上 3。

经过上述操作，df 中的数据将会被改变。可以使用 head() 函数查看修改后的结果。例如：

print(df.head())

输出结果如下：

id name age 0 1 Tom 28 1 2 Bob 30 2 3 John 35 3 4 Jack 40 4 5 Mark 30 保存修改后的Excel文件

修改后的数据需要保存到 Excel 表格中，可以使用 openpyxl 库实现。下面给出保存 Excel 表格的完整代码示例：

import pandas as pd from openpyxl import load_workbook # 读取数据文件 df = pd.read_excel('example.xlsx') # 修改数据 df['age'] = df['age'] + 5 df.loc[df['id'].isin([1, 5]), 'age'] = df.loc[df['id'].isin([1, 5]), 'age'] + 3 # 保存 Excel 文件 writer = pd.ExcelWriter('example.xlsx', engine='openpyxl') writer.book = load_workbook('example.xlsx') writer.sheets = {ws.title: ws for ws in writer.book.worksheets} df.to_excel(writer, index=False) writer.save()

上述代码中，我们创建一个 ExcelWriter 对象，指定输出文件名。然后，用 load_workbook 函数打开数据文件后，将数据写入后保存就可以了。

以上就是使用 Python 修改 Excel 表格中指定列的内容的完整实例教程。

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