案例导入
如下图，计算“值班日期”列的日期是星期几，把得到的数字添加到”星期“列。输出修改后的表数据。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/值班安排.xlsx。该Excel文件的第一个工作表中A-B列为给定数据。用pandas导入Excel文件的数据，导入前5行数据，引擎为”openpyxl”。在导入的数据中，计算“值班日期”列的日期是星期几，把得到的数字添加到”星期“列。输出修改后的表数据。添加代码注释。”
显示结果如下：
为了完成这个任务，我们可以使用pandas库来读取Excel文件，并使用dt.dayofweek属性来获取日期对应的星期几的数字。以下是完成此任务的Python代码，包含详细的代码注释：
import pandas as pd# 指定文件路径file_path = 'D:/Samples/值班安排.xlsx'# 使用pandas的read_excel函数读取Excel文件，只读取前5行，引擎使用openpyxl# 假设第一个工作表名为'Sheet1'，如果不是，请替换为实际的工作表名df = pd.read_excel(file_path, sheet_name='Sheet1', nrows=5, engine='openpyxl')# 计算“值班日期”列的日期是星期几，并添加到”星期“列# dt.dayofweek返回的是0（代表星期一）到6（代表星期日）的整数df['星期'] = df['值班日期'].dt.dayofweek# 输出修改后的表数据print(df)
在上面的代码中，我们做了以下几个关键操作：
使用import pandas as pd导入了pandas库，并给它一个别名pd。
定义了文件路径file_path，指向你的Excel文件。
使用pd.read_excel函数读取Excel文件，并通过sheet_name参数指定了工作表名称（默认为第一个工作表），nrows参数限制读取的行数为5，engine参数指定了读取Excel文件的引擎为openpyxl。
使用dt.dayofweek方法计算了“值班日期”列的每个日期的星期几的数字，并将这个数字添加到新的“星期”列中。
最后，使用print(df)输出了修改后的DataFrame。
请注意，如果你的Excel文件的第一个工作表名不是默认的Sheet1，你需要将sheet_name参数的值更改为实际的工作表名。此外，确保你的环境中已经安装了openpyxl库，因为pandas使用openpyxl作为读取.xlsx文件的引擎。如果未安装，你可以通过pip install openpyxl命令进行安装。
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
