文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

使用Python批量实现某一Excel文件中每3行数据存一个Excel文件

二、需求澄清 粉丝的问题来源于实际的需求，她的Excel文件中现有20行数据，需要使用Python实现这个Excel文件中每3行存一个Excel文件。...下图是原始数据： 如果是正常操作的话，肯定是点击进去Excel文件，然后每三行进行复制，然后粘贴到新文件，然后保存，之后重命名。 这样做肯定是可以，但是当有上百个文件夹需要复制呢？上千个文件呢？...这里使用Python进行批量实现！ 下面这个代码是初始代码，如果只是10行，可以这么写。这要是1000行，你准备怎么写？你代码不得写300+行？...3行数据存一个Excel文件了。...下图是第一个文件： 下图是最后一个文件，因为总共是10条数据，每三行存一个文件的话，第10行的话，需要单独放一个文件，所以看到的文件只有一行数据了。 三、总结 大家好，我是皮皮。

1.1K20

Python处理CSV文件（一）

CSV 文件将数据表格存储为纯文本，表格（或电子表格）中的每个单元格都是一个数值或字符串。...‘r’ 表示只读模式，说明打开 input_file 是为了读取数据。第 9 行代码是另一个 with 语句，将 output_file 打开为一个文件对象 filewriter。...脚本对输入文件中的每一行数据都执行第 16~19 行代码，因为这 4 行代码在第 15 行代码中的 for 循环下面是缩进的。 你可以在命令行窗口或终端窗口中通过运行脚本做一下测试。如下所示。...你可以看到，Python 内置的 csv 模块处理了嵌入数据的逗号问题，正确地将每一行拆分成了 5 个值。...我们知道了如何使用 csv 模块来读取、处理和写入 CSV 文件，下面开始学习如何筛选出特定的行以及如何选择特定的列，以便可以有效地抽取出需要的数据。

19.7K10
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    统计师的Python日记【第5天：Pandas，露两手】

    数据导出 ---- 统计师的Python日记【第5天：Pandas，露两手】 前言 根据我的Python学习计划： Numpy → Pandas → 掌握一些数据清洗、规整、合并等功能 → 掌握类似与SQL...数据导入 表格型数据可以直接读取为DataFrame，比如用 read_csv 直接读取csv文件： 有文件testSet.csv： ? 存在D盘下面，现在读取： ?...除了read_csv，还有几种读取方式： 函数 说明 read_csv 读取带分隔符的数据，默认分隔符为逗号 read_table 读取带分隔符的数据，默认分隔符为制表符 read_fwf 读取固定宽格式数据...使用 skiprows= 就可以指定要跳过的行： ? 从我多年统计师从业经验来看，学会了如何跳过行，也要学如何读取某些行，使用 nrows=n 可以指定要读取的前n行，以数据 ? 为例： ? 2....数据导出 导出csv文件使用 data.to_csv 命令： data.to_csv(outFile, index=True, encoding='gb2312') index=True 指定输出索引，

    3.6K70

    pandas基本用法（一）

    pandas基本用法 读取csv文件 import pandas food_info = pandas.read_csv(file_name)# 返回一个DataFrame对象 n_rows = food_info.head...(n) #获取前n行数据，返回的依旧是个DataFrame column_names = food_info.columns #获取所有的列名 dimensions = food_info.shape...#获取数据的shape Index 默认情况下，使用pandas.read_csv()读取csv文件的时候，会默认将数据的第一行当做列标签，还会为每一行添加一个行标签。...Series 如何选择一行数据 data = food_info.loc[0] #使用loc[n]获取第n行数据，如果只是获取一行数据的话，返回Series #如何选择多行呢，和numpy的语法是一样的...][j] # i-th row, j-th column 使用DataFrame.dtypes获取每列的数据类型 使用DataFrame[indices]获取列数据。

    1.3K80

    Python随机抽取多个Excel的数据从而整合为一个新文件

    本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下大量的Excel表格文件，基于其中每一个文件，随机从其中选取一部分数据，并将全部文件中随机获取的数据合并为一个新的Excel表格文件的方法。   ...现有一个文件夹，其中有大量的Excel表格文件（在本文中我们就以.csv格式的文件为例）；如下图所示。   ...其中，每一个Excel表格文件都有着如下图所示的数据格式；其中的第1行表示每一列的名称，第1列则表示时间。   ...我们希望实现的，就是从每一个Excel表格文件中，随机选取10行数据（第1行数据肯定不能被选进去，因为其为列名；第1列数据也不希望被选进去，因为这个是表示时间的数据，我们后期不需要），并将这一文件夹中全部的...然后，使用Pandas中的sample()函数随机抽取了该文件中的10行数据，并使用iloc[]函数删除了10行数据中的第1列（为了防止第1列表示时间的列被选中，因此需要删除）。

    76510

    使用CSV模块和Pandas在Python中读取和写入CSV文件

    CSV文件将在Excel中打开，几乎所有数据库都具有允许从CSV文件导入的工具。标准格式由行和列数据定义。此外，每行以换行符终止，以开始下一行。同样在行内，每列用逗号分隔。 CSV样本文件。...表格形式的数据也称为CSV（逗号分隔值）-字面上是“逗号分隔值”。这是一种用于表示表格数据的文本格式。文件的每一行都是表的一行。各个列的值由分隔符-逗号（，），分号（;）或另一个符号分隔。...Python CSV模块 Python提供了一个CSV模块来处理CSV文件。要读取/写入数据，您需要遍历CSV行。您需要使用split方法从指定的列获取数据。...开发阅读器功能是为了获取文件的每一行并列出所有列。然后，您必须选择想要变量数据的列。 听起来比它复杂得多。让我们看一下这个例子，我们会发现使用csv文件并不是那么困难。...使用Pandas读取CSV文件 Pandas是一个开源库，可让您使用Python执行数据操作。熊猫提供了一种创建，操作和删除数据的简便方法。

    26.9K20

    国外大神制作的超棒 Pandas 可视化教程

    Pandas 是一个开源、能用于数据操作和分析的 Python 库。 1.加载数据 加载数据最方便、最简单的办法是我们能一次性把表格(CSV 文件或者 EXCEL 文件)导入。...比如，我们想获取 Artist 所在的整列数据, 可以将 artists 当做下标来获取。 ? 同样，我们可以使用行标签来获取一列或者多列数据。...表格中的下标是数字，比如我们想获取第 1、2 行数据，可以使用 df[1:3] 来拿到数据。 ? Pandas 的利器之一是索引和数据选择器。...我们可以随意搭配列标签和行标签来进行切片，从而得到我们所需要的数据。比如，我们想得到第 1, 2, 3 行的 Artist 列数据。...我们可以通过使用特定行的值轻松筛选出行。比如我们想获取音乐类型(Genre)为值为 Jazz 行。 ? 再比如获取超过 180万听众的 艺术家。 ?

    3.2K20

    Python数据分析实战之数据获取三大招

    在本期Python数据分析实战学习中，将从常见的数据获取方法入手，对常用的数据获取方式进行详细的介绍： Open( ) 函数读取数据 Pandas 库读取数据 Numpy 库读取数据 ---- 第一招...1、语法 以最常用的读取csv文本文件数据为例，对pandas读取数据进行详细对介绍。 >>> import pandas as pd >>> df = pd.read_csv(r"....header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉（例如本例中的2；本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现...，第3行数据将被丢弃，DataFrame的数据从第5行开始。）。...->复制为路径 获取的文件路径 >>> import pandas as pd >>> # df=pd.read_csv("E:\测试文件夹\测试数据.csv") >>> df=pd.read_csv

    8K20

    Python数据分析实战之数据获取三大招

    在本期Python数据分析实战学习中，将从常见的数据获取方法入手，对常用的数据获取方式进行详细的介绍： Open( ) 函数读取数据 Pandas 库读取数据 Numpy 库读取数据 ---- 第一招...1、语法 以最常用的读取csv文本文件数据为例，对pandas读取数据进行详细对介绍。 >>> import pandas as pd >>> df = pd.read_csv(r"....header参数可以是一个list例如：[0,1,3]，这个list表示将文件中的这些行作为列标题（意味着每一列有多个标题），介于中间的行将被忽略掉（例如本例中的2；本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现...，第3行数据将被丢弃，DataFrame的数据从第5行开始。）。...->复制为路径 获取的文件路径 >>> import pandas as pd >>> # df=pd.read_csv("E:\测试文件夹\测试数据.csv") >>> df=pd.read_csv

    8.5K30

    干货：手把手教你用Python读写CSV、JSON、Excel及解析HTML

    01 用Python读写CSV/TSV文件 CSV和TSV是两种特定的文本格式：前者使用逗号分隔数据，后者使用\t符。这赋予它们可移植性，易于在不同平台上共享数据。 1....例如，假设你有一个文件，每行只包含一个数字：你打开这个文件，开始读取。每一行作为文本读入，你需要将文本转为一个整数——计算机可以将其作为数字理解（并处理）的数据结构，而非文本。...要写入一个JSON文件，你可以对DataFrame使用.to_json()方法，将返回的数据写进一个文件，类似用Python读写CSV/TSV文件中介绍的流程。 4....使用DataFrame对象的.apply(...)方法遍历内部每一行。第一个参数指定了要应用到每行记录上的方法。axis参数的默认值为0。意味着指定的方法会应用到DataFrame的每一列上。...本技法会介绍如何从网页获取数据。 1. 准备 要实践这个技巧，你要先装好pandas和re模块。re是Python的正则表达式模块，我们用它来清理列名。

    10.6K20

    Python 中的 pandas 快速上手之:概念初识

    Pandas 是一个非常厉害的 Python 库,它可以帮助我们更简单高效地处理各种形式的数据。...你可以把它想象成一个数据魔术师,能将各种数据如 excel表格、数据库、网页数据等变成Python可以理解和操作的形式。...有了 Pandas ,我们不用手动一行一行地读取数据,也不用手动将数据装进 Python 可以使用的数据结构中。Pandas 可以自动帮我们完成这些重复的工作,节省了大量时间和精力。...假设你手上有一个包含 10 万行数据的csv文件,文件里只有两列:timetamp 和 gas_pedal。...如果只用Python内置的库,你得自己先把整个 csv 文件读进内存,然后一行行遍历所有数据,计算每个时间戳与目标时间的差值，使用二分查找定位找到需要的值, 找出差值最小的那一行。

    66310

    Python数据分析——以我硕士毕业论文为例

    pandas的pd.read_csv()方法，具体的参数有： index_col：设置行索引为哪一列，可以使用序号或者列名称； sep：csv文件中的分隔符，默认常见的用法都可以自动识别，不需要设置；...header：设置表头，参数为None就是没有表头，设置为n就是把第n行读取为表头； names：设置列名称，参数为list； usecols：仅读取文件内某几列。...思路其实也很简单，就是使用apply函数分别对每一行（也就是每一个样本点）进行处理，获取该行的行索引，然后对行索引的字符进行判断即可： all_df['Period'] = all_df.apply(lambda...例如利用get_skip_rows()函数获取到.txt文件中数据表从第156行开始： df = pd.read_table(search_info['Path'], skiprows=156, index_col...数据格式 首先来讲解下数据格式，每一列代表一个样本，每一行代表对应粒径所占百分比。例如图中红方框所示就是代表D-N4样本点对应粒径为0.955 μm颗粒占比为0.03%。

    4.2K20

    Python处理Excel数据的方法

    Python处理Excel数据的方法 电子表格格式 1.使用 xlrd 来处理； 2.使用 xlwt 来处理； 3.使用 openpyxl 来处理； 4.使用Pandas库来处理excel数据 其他...当Excel中有大量需要进行处理的数据时，使用Python不失为一种便捷易学的方法。...接下来，本文将详细介绍多种Python方法来处理Excel数据。 Excel处理经常用于数据可视化，那么如何利用提取到的Excel数据绘图呢？...与xls相比，它可以存储1048576行、16384列数据，存储相同数据，xlsx格式要比xls格式文件要小得很多。 CSV为逗号分隔值文件。...(可迭代对象) 4.使用Pandas库来处理excel数据 Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、JSON、SQL、Microsoft Excel 导入数据。

    7.9K40

    【Python篇】PyQt5 超详细教程——由入门到精通（中篇一）

    你可以将数据组织为行和列，类似于 Excel 表格或者 pandas 的 DataFrame。在应用程序中，表格控件非常适合展示结构化数据，如数据库查询结果、文件数据等。...接下来我们将展示如何通过 QFileDialog 选择一个 CSV 文件，并使用 pandas 读取文件内容，最后将其展示在 QTableWidget 中。...file_name 是用户选择的文件路径。 pd.read_csv(file_name) 使用 pandas 读取 CSV 文件，文件内容将被加载为 DataFrame。...6.6 总结 在这一部分中，我们学习了如何使用 QTableWidget 来展示表格数据，并结合 pandas 来处理和展示从外部文件读取的数据。...随后，我们重点讲解了 QTableWidget 控件及其与 pandas 的结合，展示了如何动态地从 CSV 文件或其他数据源加载并展示结构化数据。

    7.7K311

    Python 高效数据处理与分析实战

    本篇博客将带你深入了解Python在数据处理中的最佳实践，并结合实际示例演示如何快速上手。...一、Python数据处理基础在日常工作中，我们经常面对的数据可能是CSV文件、Excel表格，甚至是从数据库提取的原始数据。...Python提供了丰富的库来处理这些数据，最常用的包括：pandas：高性能数据分析与处理库numpy：科学计算与矩阵运算openpyxl/xlrd：Excel文件处理csv：标准库CSV文件操作示例：...读取CSV文件并查看数据展开代码语言：PythonAI代码解释importpandasaspd#读取CSV文件df=pd.read_csv("student_scores.csv")#查看前5行数据print...(df.head())#输出数据基本信息print(df.info())通过pandas，我们可以快速读取和预览数据，并获取每列的数据类型、缺失值等信息。

    28900

    DataFrame和Series的使用

    中的列表非常相似，但是它的每个元素的数据类型必须相同 创建 Series 的最简单方法是传入一个Python列表 import pandas as pd s = pd.Series([ ' banana...的API 有些是大写字母开头的) Series常用属性 1.加载CSV文件 data = pd.read_csv('data/nobel_prizes.csv',index_col='id') 2.使用...的columns属性，获取DataFrame中的列名 df.columns # 查看df的dtypes属性，获取每一列的数据类型 df.dtypes df.info() Pandas与Python常用数据类型对照...传入的是索引的序号，loc是索引的标签 使用iloc时可以传入-1来获取最后一行数据，使用loc的时候不行 loc和iloc属性既可以用于获取列数据，也可以用于获取行数据 df.loc[[行]，[列]...[:,[0,2,4,-1]] df.iloc[:,0:6:2] # 所有行, 第0 , 第2 第4列 可以通过行和列获取某几个格的元素 分组和聚合运算 先将数据分组 对每组的数据再去进行统计计算如

    1.3K10
    点击加载更多

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券