我正在处理一个xlsx的表格,我想在Sheet1新添加一个‘Unoffloaded’&'Die qty'列,Unoffload列是"Quantity"minus“Offload Qty” column;Die qty = if("Unoffloaded"<=0,0,"Unoffloaded" * "Draw Qty");请你帮我写一个python代码


可以使用`pandas`库来处理`xlsx`表格,以下是实现该功能的Python代码: ```python import pandas as pd # 读取文件 excel_file = pd.ExcelFile('your_file.xlsx') # 获取指定工作表中的数据 df = excel_file.parse('Sheet1') # 计算 Unoffloaded 列的值 df['Unoffloaded'] = df['Quantity'] - df['Offload Qty'] # 计算 Die qty 列的值 df['Die qty'] = df.apply(lambda row: 0 if row['Unoffloaded'] <= 0 else row['Unoffloaded'] * row['Draw Qty'], axis=1) # 将结果保存到新的 Excel 文件 df.to_excel('output_file.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) ``` 代码解释: 1. 导入库:导入`pandas`库用于处理 Excel 文件。 2. 读取文件:使用`pd.ExcelFile`读取指定的 Excel 文件。 3. 获取工作表数据:使用`parse`方法获取指定工作表中的数据。 4. 计算`Unoffloaded`列的值:通过`Quantity`列减去`Offload Qty`列的值得到`Unoffloaded`列的值。 5. 计算`Die qty`列的值:使用`apply`方法遍历每一行数据,如果`Unoffloaded`列的值小于等于 0,则`Die qty`列的值为 0,否则为`Unoffloaded`列的值乘以`Draw Qty`列的值。 6. 保存结果:将处理后的数据保存到新的 Excel 文件中。 额外注意的逻辑点: 1. 要确保 Excel 文件中存在`Quantity`、`Offload Qty`和`Draw Qty`列,否则会出现`KeyError`。 2. 运行代码前,要确保已经安装了`pandas`库,可以使用`pip install pandas`进行安装。 3. 若 Excel 文件路径不正确,会导致文件读取失败,要确保文件路径正确。 [2025-07-25 16:06:42 | AI写代码神器 | 467点数解答]
- 我正在处理一个xlsx的表格,我想在Sheet1新添加一个‘Unoffloaded’&'Die qty'列,Unoffload列是"Quantity"minus“Offload Qty” column;Die qty = if("Unoffloaded"<=0,0,"Unoffloaded" * "Draw Qty");请你帮我写一个python代码(467点数解答 | 2025-07-25 16:06:42)96
- 帮我写一个批处理文件,内容如下: 1、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中p=的值改为"参数表.xlsx"中c列对应的值; 2、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中t=的值改为"参数表.xlsx"中b列对应的值; 3、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中s=的值改为"参数表.xlsx"中d列对应的值; 如: 参数表.xlsx中a列a1,a2,a3;b列1.5,2,3;c列为10,20,30;d列100,101,102; 文件.txt中的行 1:l p[54:a1] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=10,ed=1]; 2:l p[57:a2] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=11,ed=1]; 3:l p[67:a3] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=12,ed=1]; 文件.txt修改后为 1:l p[54(811点数解答 | 2024-12-05 12:58:37)259
- 帮我写一个批处理文件,内容如下: 1、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中p=的值改为"参数表.xlsx"中c列对应的值; 2、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中t=的值改为"参数表.xlsx"中b列对应的值; 3、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中s=的值改为"参数表.xlsx"中d列对应的值; 参数表.xlsx中a列a1,a2,a3;b列1.5,2,3;c列为10,20,30;d列100,101,102; 文件.txt数据 1:l p[54:a1] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=10,ed=1]; 2:l p[57:a2] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=11,ed=1]; 3:l p[67:a3] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=12,ed=1]; 文件.txt修改后数据 1:l p[54:a1(531点数解答 | 2024-12-05 13:20:42)255
- 帮我写一个批处理文件,内容如下: 1、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中p=的值改为"参数表.xlsx"中c列对应的值; 2、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中t=的值改为"参数表.xlsx"中b列对应的值; 3、如果在"参数表.xlsx"a列中的值找到与"文件.txt"中相同的值,则把此行中s=的值改为"参数表.xlsx"中d列对应的值; 参数表.xlsx中a列a1,a2,a3;b列1.5,2,3;c列为10,20,30;d列100,101,102; 文件.txt数据 1:l p[54:a1] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=10,ed=1]; 2:l p[57:a2] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=11,ed=1]; 3:l p[67:a3] 2000mm/sec cnt100 spot[sd=1,p=25,t=2.0,s=12,ed=1]; 文件.txt修改后数据 1:l p[54:a1(495点数解答 | 2024-12-05 13:22:26)233
- from pulp import * # 定义原材料和订单数据 materials = [ {"length": 5.5, "cost": 18}, {"length": 6.2, "cost": 22}, {"length": 7.8, "cost": 28} ] orders = [ {"quantity": 10, "width": 1.6, "height": 2.2, "price": 480}, {"quantity": 20, "width": 1.8, "height": 2.4, "price": 680}, {"quantity": 20, "width": 1.7, "height": 2.3, "price": 550}, {"quantity": 15, "width": 1.5, "height": 2.0, "price": 420} ] kerf = 0.005 # 锯口宽度 # 创建问题 prob = LpProblem("Window_Frame_Cutting", LpMaximize)(261点数解答 | 2025-06-17 10:43:56)72
- from pulp import * # 定义原材料和订单数据 materials = [ {"length": 5.5, "cost": 18}, {"length": 6.2, "cost": 22}, {"length": 7.8, "cost": 28} ] orders = [ {"quantity": 10, "width": 1.6, "height": 2.2, "price": 480}, {"quantity": 20, "width": 1.8, "height": 2.4, "price": 680}, {"quantity": 20, "width": 1.7, "height": 2.3, "price": 550}, {"quantity": 15, "width": 1.5, "height": 2.0, "price": 420} ] kerf = 0.005 # 锯口宽度 # 创建问题 prob = LpProblem("Window_Frame_Cutting", LpMaximize)(286点数解答 | 2025-06-17 10:44:59)81
- import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取教学账目数据 teaching_df = pd.read_excel('教学.xlsx') # 读取后勤账目数据 logistics_df = pd.read_excel('后勤.xlsx') # 读取行政账目数据 administrative_df = pd.read_excel('行政.xlsx') # 将各表格的取得日期列转换为日期时间类型,并提取年份作为新列 teaching_df['年份'] = pd.to_datetime(teaching_df['取得日期'], format='%y-%m-%d').dt.year logistics_df['年份'] = pd.to_datetime(logistics_df['取得日期'], format='%y-%m-%d').dt.year administrative_df['年份'] = pd.to_datetime(administrative_df['取得日期'], fo(69点数解答 | 2024-10-31 17:39:14)225
- 某品牌电动汽车给出了不同规格的电动车属性与价格数据(见 train.xlsx),另有一批未知价格的电动车属性数据(见 test.xlsx),请通过挖掘属性与价格之间的关系给出这批未知价 格电动车的价格预测。 附: 1、属性的具体含义请见:tag.xlsx 2、价格已分档,为 0-3 之间的一个整数,请将最后的预测也以分档的形式给出。 请利用所学模型,进行分类研究。需要用3个模型(432点数解答 | 2025-05-06 18:18:25)100
- 某品牌电动汽车给出了不同规格的电动车属性与价格数据(见 train.xlsx),另有一批未知价格的电动车属性数据(见 test.xlsx),请通过挖掘属性与价格之间的关系给出这批未知价 格电动车的价格预测。 附: 1、属性的具体含义请见:tag.xlsx 2、价格已分档,为 0-3 之间的一个整数,请将最后的预测也以分档的形式给出。 请利用所学模型,进行分类研究。需要用3个模型(656点数解答 | 2025-05-06 18:33:33)87
- 如下语句对应的ir表示是下列哪项 int a = 8; if(a>6){ } a %a = alloca i32, align 4 store i32 8, i32* %a, align 4 %cmp = icmp sgt i32 %a, 6 br i1 %cmp, label %if.then, label %if.end b %a = alloca i32, align 4 store i32 8, i32* %a, align 4 %cmp = icmp sgt i32 %a, 6 if i1 %cmp, label %if.then, label %if.end c %a = alloca i32, align 4 store i32 8, i32* %a, align 4 %0 = load i32, i32* %a, align 4 %cmp = icmp slt i32 %0, 6 if i1 %cmp, label %if.then, label %if.end d %a =(575点数解答 | 2024-12-18 18:40:35)176
- #include <stdio.h>#include <stdlib.h> void main() int i,j,row, column,m; static int array[3][3]= {{100,200,300},{28,72,-30},{-850,2,6}}; m=array[0][0]; for(i=0; i<3; i++) for(j=0; j<3; j++) if(array[i][j]<m){ m=array[i][j]; row=i; column=j; printf("td,id,id\n",m,row, column); }(287点数解答 | 2024-10-30 23:19:44)148
- c:\python\venv\zzz\scripts\python.exe c:\python\main.py traceback (most recent call last): file "c:\users\意\appdata\local\programs\python\python311\lib\site-packages\urllib3\connection.py", line 199, in _new_conn sock = connection.create_connection( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ file "c:\users\意\appdata\local\programs\python\python311\lib\site-packages\urllib3\util\connection.py", line 85, in create_connection raise err file "c:\users\意\appdata\local\programs\python\pyt(161点数解答 | 2024-10-31 00:39:36)292