python实现Excel多行多列的转换的示例

下面我将介绍如何用 Python 实现 Excel 多行多列的转换示例，包括以下内容：

1. 安装必要的库
2. 读取Excel文件数据
3. 转换Excel文件数据
4. 写入转换后数据到新的Excel文件中

以下是完整实例教程：

1. 安装必要的库

这个程序需要用到 pandas 和 openpyxl 库，所以需要先安装：

pip install pandas openpyxl

2. 读取Excel文件数据

首先，我们需要读取 Excel 文件中的数据。这里我们可以使用 pandas 库中的 read_excel 函数，该函数会返回一个 DataFrame 对象，这是一个类似于表格的数据结构。

以下是读取Excel文件数据的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的数据，并将表格的第一行作为列名
df = pd.read_excel('example.xlsx', header=0)
print(df)

3. 转换Excel文件数据

在读取 Excel 文件中的数据之后，我们需要进行转换操作。例如，如果我们想要将 Excel 文件中的数据按照指定列进行分组，可以使用 pandas 库中的 groupby 函数。

以下是示例代码，我们假设我们要按照 “地区” 这一列进行分组：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的数据，并将表格的第一行作为列名
df = pd.read_excel('example.xlsx', header=0)

# 按照 “地区” 列进行分组
grouped = df.groupby('地区')

# 遍历每个分组，输出分组名称和分组内容
for g, content in grouped:
    print('分组名称：', g)
    print(content)

4. 写入转换后数据到新的Excel文件中

转换后，我们需要将数据写回一个新的 Excel 文件中。这里我们可以使用 openpyxl 库。

以下是示例代码：

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook

# 读取Excel文件中的数据，并将表格的第一行作为列名
df = pd.read_excel('example.xlsx', header=0)

# 按照 “地区” 列进行分组
grouped = df.groupby('地区')

# 创建新的Excel文件
wb = Workbook()
sheet = wb.active

# 遍历每个分组
for g, content in grouped:
    # 将分组名称作为表格的第一行
    sheet.append([g])
    # 将分组内容逐行写入表格
    for index, row in content.iterrows():
        sheet.append(row.tolist())

# 保存Excel文件
wb.save("result.xlsx")

以上就是 Python 实现 Excel 多行多列的转换的示例的完整实例教程，希望对你有帮助。