案例导入
如下图，将规格中的数据用分隔符*分为3列，对应的列索引分别为”长“、”宽“和”高“。添加代码注释。
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/分割物质规格.xlsx。用pandas导入第1个工作表中的数据，第1行为索引行，导入前7行数据，引擎为"openpyxl"。将规格中的数据用分隔符*分为3列，对应的列索引分别为”长“、”宽“和”高“。添加代码注释。”
显示结果如下：
首先，确保你已经安装了pandas和openpyxl库。如果尚未安装，可以使用以下命令安装：
pip install pandas openpyxl
然后，可以使用以下Python代码来导入Excel文件中的数据，并对数据进行处理：
import pandas as pd# 定义文件路径file_path = 'D:/Samples/分割物质规格.xlsx'# 使用pandas读取Excel文件，引擎为'openpyxl'，只读取前7行，第1行作为索引df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=0, engine='openpyxl', nrows=7, header=0)# 假设'规格'列的数据格式为"长*宽*高"，使用str.split方法按'*'分隔成3列# 并将这3列分别命名为'长'、'宽'和'高'df[['长', '宽', '高']] = df['规格'].str.split('*', expand=True)# 删除原来的'规格'列df.drop(columns=['规格'], inplace=True)# 查看结果print(df)
代码注释：
# 导入pandas库import pandas as pd# 定义文件路径# 这里将文件路径设置为'D:/Samples/分割物质规格.xlsx'file_path = 'D:/Samples/分割物质规格.xlsx'# 使用pandas的read_excel函数读取Excel文件# sheet_name=0表示读取第1个工作表# engine='openpyxl'指定使用openpyxl引擎来读取xlsx文件# nrows=7表示只读取前7行数据# header=0表示第1行是列名，将其用作索引df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=0, engine='openpyxl', nrows=7, header=0)# 假设'规格'列的数据格式为"长*宽*高"# 使用str.split方法按照'*'字符分割'规格'列中的每个元素# expand=True表示将分割后的结果扩展到DataFrame的多列中# 将新生成的列分别命名为'长'、'宽'和'高'df[['长', '宽', '高']] = df['规格'].str.split('*', expand=True)# 删除原始的'规格'列，因为我们已经将其内容分割并存储在新的列中df.drop(columns=['规格'], inplace=True)# 打印处理后的DataFrame，查看结果print(df)
请注意，此代码假设'规格'列中的数据确实以''字符分隔，并且格式是"长宽*高"。如果数据格式与此不符，你需要相应地调整str.split方法的参数。此外，请确保Excel文件的路径正确，并且工作表确实存在。如果文件或工作表名称包含特殊字符或空格，你可能需要使用引号将它们括起来。
Python运行结果
图2.Python运行结果
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
