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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”。

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

图2.Python运行结果

图3.新生成的数据文件

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

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