Python實(shí)現(xiàn)讀取Excel文件并復(fù)制指定的數(shù)據(jù)行
本文介紹基于Python語言,讀取Excel表格文件數(shù)據(jù),并基于其中某一列數(shù)據(jù)的值,將這一數(shù)據(jù)處于指定范圍的那一行加以復(fù)制,并將所得結(jié)果保存為新的Excel表格文件的方法。
首先,我們來明確一下本文的具體需求?,F(xiàn)有一個(gè)Excel表格文件,在本文中我們就以.csv
格式的文件為例;其中,如下圖所示,這一文件中有一列(也就是inf_dif
這一列)數(shù)據(jù)比較關(guān)鍵,我們希望對(duì)這一列數(shù)據(jù)加以處理——對(duì)于每一行,如果這一行的這一列數(shù)據(jù)的值在指定的范圍內(nèi),那么就將這一行復(fù)制一下(相當(dāng)于新生成一個(gè)和當(dāng)前行一摸一樣數(shù)據(jù)的新行)。
知道了需求,我們就可以開始代碼的書寫。其中,本文用到的具體代碼如下所示。
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jul 6 22:04:48 2023 @author: fkxxgis """ import pandas as pd df = pd.read_csv(r"E:\Train_Model.csv") result_df = pd.DataFrame() for index, row in df.iterrows(): value = row["inf_dif"] if value <= -0.1 or value >= 0.1: for i in range(10): result_df = result_df.append(row, ignore_index=True) result_df = result_df.append(row, ignore_index=True) result_df.to_csv(r"E:\Train_Model_Oversampling_NIR_10.csv", index=False)
其中,上述代碼的具體介紹如下。
首先,我們需要導(dǎo)入所需的庫;接下來,我們使用pd.read_csv()
函數(shù),讀取我們需要加以處理的文件,并隨后將其中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在名為df
的DataFrame格式變量中。接下來,我們?cè)賱?chuàng)建一個(gè)空的DataFrame,名為result_df
,用于存儲(chǔ)處理后的數(shù)據(jù)。
隨后,我們使用df.iterrows()
遍歷原始數(shù)據(jù)的每一行,其中index
表示行索引,row
則是這一行具體的數(shù)據(jù)。接下來,獲取每一行中inf_dif
列的值,存儲(chǔ)在變量value
中。
此時(shí),我們即可基于我們的實(shí)際需求,對(duì)變量value
的數(shù)值加以判斷;在我這里,如果value
的值小于等于-0.1
或大于等于0.1
,則就開始對(duì)這一行加以復(fù)制;因?yàn)槲疫@里需要復(fù)制的次數(shù)比較多,因此就使用range(10)
循環(huán),將當(dāng)前行數(shù)據(jù)復(fù)制10
次;復(fù)制的具體方法是,使用result_df.append()
函數(shù),將復(fù)制的行添加到result_df
中。
最后,還需要注意使用result_df.append()
函數(shù),將原始行數(shù)據(jù)添加到result_df
中(這樣相當(dāng)于對(duì)于我們需要的行,其自身再加上我們剛剛復(fù)制的那10
次,一共有11
行了)。
在最后一個(gè)步驟,我們使用result_df.to_csv()
函數(shù),將處理之后的結(jié)果數(shù)據(jù)保存為一個(gè)新的Excel表格文件文件,并設(shè)置index=False
,表示不保存行索引。
運(yùn)行上述代碼,我們即可得到結(jié)果文件。如下圖所示,可以看到結(jié)果文件中,符合我們要求的行,已經(jīng)復(fù)制了10
次,也就是一共出現(xiàn)了11
次。
至此,大功告成。
到此這篇關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)讀取Excel文件并復(fù)制指定的數(shù)據(jù)行的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python讀取Excel并復(fù)制內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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