日本不卡不码高清免费观看,久久国产精品久久w女人spa,黄色aa久久,三上悠亚国产精品一区二区三区

您的位置:首頁技術文章
文章詳情頁

Python操作Excel把數據分給sheet

瀏覽:218日期:2022-07-25 08:59:54

需求:根據country列的不同值,將內容分到不同sheet

Python操作Excel把數據分給sheet

方法一:

讀取原Excel,根據country列將不同的內容放到不同的sheet,并根據國家名稱命名,將結果放到新的輸出文件中。

#!/usr/bin/env python3#讀取Excel文件import pandas as pdinput_file = 'F://python入門//數據2//appname_test.xlsx'output_file = 'F://python入門//數據2//output.xlsx'data_frame = pd.read_excel(input_file,sheet_name=’sum1’,index_col = None)data_frame_country = data_frame[’country’]category_countory = set(data_frame_country)writer = pd.ExcelWriter(output_file)for country in list(category_countory): df = data_frame[data_frame[’country’] == country] df.to_excel(writer, sheet_name= country ,index=False)writer.save()

結果,生成了output.xlsx,將appname_test.xlsx中的匯總數據根據不同國家分到了不同sheet:

Python操作Excel把數據分給sheet

方法二:

讀取原Excel,根據country列將不同的內容放到不同的CSV文件,并根據國家名稱命名。

#!/usr/bin/env python3#讀取Excel文件import pandas as pdinput_file = 'F://python入門//數據2//appname_test.xlsx'data_frame = pd.read_excel(input_file,sheet_name=’sum1’,index_col = None)data_frame_country = data_frame[’country’]category_countory = set(data_frame_country)for country in list(category_countory): df = data_frame[data_frame[’country’] == country] df.to_csv('F:/python入門/數據2/table_{}.csv'.format(country), encoding='gbk', index=False)

結果生成四個csv文件:

Python操作Excel把數據分給sheet

以table_繁體中文為例:

Python操作Excel把數據分給sheet

以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持好吧啦網。

標簽: python
相關文章:
日本不卡不码高清免费观看,久久国产精品久久w女人spa,黄色aa久久,三上悠亚国产精品一区二区三区
日韩欧美精品一区| 日韩毛片一区| 精品国产亚洲一区二区三区在线| 欧美影院视频| 久久黄色影视| 国产精品日本一区二区三区在线| 69堂精品视频在线播放| 日本一区二区三区视频在线看| 中文字幕日韩亚洲| 日韩一区网站| 国产欧美激情| 精品精品国产三级a∨在线| 久久精品国产一区二区| 国产成人精品亚洲线观看 | 久久久国产精品一区二区中文| 久草免费在线视频| 日韩精品欧美| 亚洲激情偷拍| 亚洲精品成a人ⅴ香蕉片| 日本精品久久| 美女视频免费精品| 欧美freesex黑人又粗又大| 激情欧美国产欧美| 亚洲免费成人| 亚洲v天堂v手机在线| 国产一级成人av| 91欧美日韩| 久久久久国产精品一区二区| 伊人久久婷婷| 久久狠狠久久| 亚洲精品88| 首页亚洲欧美制服丝腿| 欧美日韩亚洲一区三区| 精品深夜福利视频| 欧美特黄一级| 色8久久久久| 国精品产品一区| 99香蕉国产精品偷在线观看| 欧美日韩 国产精品| 亚洲天堂av影院| 视频一区二区中文字幕| 国产精品一区二区三区四区在线观看 | 久久av超碰| 久久久久国产| 日韩高清不卡一区二区| 久久久亚洲欧洲日产| 91精品蜜臀一区二区三区在线 | 亚洲天堂久久| 日韩在线观看中文字幕| 精品国产一区二区三区2021| 999久久久亚洲| 亚洲aa在线| 亚洲日本网址| 亚洲人成精品久久久| 国产aⅴ精品一区二区四区| 久久国产精品久久w女人spa| 久久精品国产精品亚洲毛片| 亚洲欧美日韩视频二区| 精品视频97| 亚洲精品九九| 亚洲v在线看| 国产精品99精品一区二区三区∴| 欧美日韩免费观看一区=区三区| 国产精品一级| 99国产精品| 国产精品对白久久久久粗| 欧美日韩国产高清| 国产精品大片| 少妇精品久久久| 999精品一区| 美女国产一区二区三区| 国产精品呻吟| 91亚洲国产成人久久精品| 日本午夜精品久久久久| 91精品福利| 国产精品国产一区| 91精品尤物| 午夜在线精品偷拍| 久久精品免费一区二区三区| 老色鬼精品视频在线观看播放| 日韩午夜高潮| 群体交乱之放荡娇妻一区二区| 国产精品亚洲片在线播放| 免费在线欧美视频| 极品日韩av| 国产精品毛片一区二区在线看| 日本欧美一区| 欧美综合国产| 精品欧美久久| 亚洲精品88| 精品视频99| 国产精品流白浆在线观看| 亚洲网址在线观看| 激情久久中文字幕| 日韩精品不卡一区二区| 久久精品xxxxx| 日韩综合小视频| 日本欧美在线看| 女人天堂亚洲aⅴ在线观看| 亚洲精品成人图区| 欧美aa在线视频| 欧美亚洲免费| 日韩欧美激情| 免费观看在线综合| 亚洲欧美久久| 手机精品视频在线观看| 欧洲激情综合| 伊人久久大香线蕉av不卡| 日韩精品诱惑一区?区三区| 精品国产鲁一鲁****| 国产探花一区在线观看| 欧美日韩一区二区三区在线电影| 日韩一区二区三区四区五区| 蜜臀久久99精品久久久画质超高清 | 蜜臀久久99精品久久一区二区| 成人一区而且| 国产一区二区色噜噜| 精品亚洲二区| 久久亚洲国产精品尤物| 久久伊人亚洲| 国产成人精品一区二区三区视频| 国产精品一区二区三区四区在线观看 | 日韩av不卡一区二区| 日韩激情av在线| 日韩中文字幕| 国产亚洲一区二区三区啪| 国产欧美一级| 美女精品一区二区| 国内一区二区三区| 国产一区二区三区亚洲综合| 国际精品欧美精品| 精品一区二区男人吃奶| 国产a久久精品一区二区三区| 国产精品成久久久久| 深夜视频一区二区| 欧美~级网站不卡| 日韩午夜在线| 亚洲开心激情| 国产精品va| 91亚洲一区| 久久九九精品| 午夜在线精品偷拍| 婷婷综合一区| 免费一级欧美在线观看视频 | 国产日韩中文在线中文字幕| 欧美精品第一区| 精品久久免费| 亚洲午夜av| 视频一区日韩| 麻豆一区二区99久久久久| 蜜桃av.网站在线观看| 狠狠爱www人成狠狠爱综合网| 亚洲+小说+欧美+激情+另类| 美女久久久久久| 亚洲91视频| 亚洲精品观看| 国产一区二区三区天码| 在线日韩中文| 视频一区二区三区在线| 国产精品99精品一区二区三区∴| 国产日韩电影| 国产亚洲午夜| 国产精品久久久亚洲一区| 日韩电影免费网址| 视频一区二区不卡| 麻豆成人综合网| 1000部精品久久久久久久久| 婷婷综合国产| av中文字幕在线观看第一页| 宅男在线一区| 国产日韩三级| 久久精品99久久无色码中文字幕| 蜜臀va亚洲va欧美va天堂| 91成人精品观看| 精精国产xxxx视频在线播放| 免费看精品久久片| 久久伊人国产| 美日韩精品视频| 乱一区二区av| 亚洲女人av| 国产一区二区精品福利地址| 亚洲精品中文字幕乱码| 91精品在线免费视频| 久久精品主播| 国产精品毛片久久久| 日韩亚洲精品在线| 久久久免费人体| 日韩中文欧美在线| 精品视频高潮| 中文字幕av亚洲精品一部二部| 国产精品99视频| 日韩精品亚洲专区| 日韩在线不卡| 欧美日韩亚洲一区二区三区在线| 99久久精品国产亚洲精品| 久久精品超碰| 天堂成人免费av电影一区| 国产成人免费| 欧美天堂一区| 蜜桃伊人久久|