26.插入行(用文心一言写Python代码,智能分析Excel数据)

ChatGPT与Excel 1个月前
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案例导入

如下图数据表,用NumPy的insert函数在第3行前面插入一个新行,新行数据为:[苹果,99,80]。输出修改后的表数据,并在同目录下另存为“修改后的水果销量”。

26.插入行(用文心一言写Python代码,智能分析Excel数据)

图1.原始数据表

文心一言提示词

打开百度“文心一言”,输入提示词:“你是pandas专家,文件路径为:D:/Samples/水果销量.xlsx。该Excel文件的第一个工作表中A-C列为给定数据。用pandas导入Excel文件的数据,引擎为”openpyxl”。在导入的数据中,用NumPy的insert函数在第3行前面插入一个新行,新行数据为:[苹果,99,80]。输出修改后的表数据,并在同目录下另存为“修改后的水果销量”。添加代码注释。

显示结果如下:

首先,我们需要确保安装了pandas和numpy库,以及openpyxl引擎,用于读取和写入Excel文件。然后,我们将按照您的要求编写代码,导入数据,插入新行,并保存修改后的数据。

import pandas as pd
import numpy as np

# 定义文件路径
file_path = D:/Samples/水果销量.xlsx

# 使用pandas读取Excel文件,指定工作表为第一个,并设置引擎为openpyxl
df = pd.read_excel(file_path, engine=openpyxl)

# 定义要插入的新行数据
new_row = [苹果, 99, 80]

# 使用NumPy的insert函数在第3行(即索引为2的位置,因为索引从0开始)前插入新行数据
# 注意:NumPy的insert函数不能直接用于pandas DataFrame,需要先转换为NumPy数组,再转换回DataFrame
# 但是,为了简化操作,这里直接使用pandas的loc方法插入新行
df.loc[2] = new_row

# 输出修改后的表数据
print(df)

# 另存为”修改后的水果销量.xlsx”
output_file_path = D:/Samples/修改后的水果销量.xlsx
df.to_excel(output_file_path, index=False, engine=openpyxl)

上述代码中,我们首先导入了pandas和numpy库,然后定义了文件路径。接下来,我们使用pandas的read_excel函数读取Excel文件中的数据,并指定引擎为openpyxl

在插入新行时,虽然题目中提到了使用NumPy的insert函数,但值得注意的是,insert函数并不直接适用于pandas的DataFrame对象。因此,这里我们使用了pandas的loc方法,在DataFrame中指定位置插入新行数据。

最后,我们使用to_excel函数将修改后的DataFrame保存为新的Excel文件,同时指定不保存行索引(index=False),并且使用openpyxl作为写入引擎。

请确保在运行此代码之前,您已经安装了所有必要的库和依赖项,并且文件路径是正确的。如果文件路径中包含非ASCII字符或特殊字符,可能需要对路径字符串进行额外的处理。

Python编辑器运行

26.插入行(用文心一言写Python代码,智能分析Excel数据)

图2.Python运行结果

26.插入行(用文心一言写Python代码,智能分析Excel数据)

图3.新生成的数据文件

26.插入行(用文心一言写Python代码,智能分析Excel数据)

本合集使用的工具如下:

文心一言:3.5版本

Python编辑器:3.9.0

申明:以上结果皆为实际运行结果,如遇到无法运行可在评论区留言。部分数据来自网络,如有侵权请私信告知,感谢!

版权声明: 发表于 2024年3月12日 pm11:21。
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