Python实现读取Excel文件并复制指定的数据行

本文介绍基于Python语言，读取Excel表格文件数据，并基于其中某一列数据的值，将这一数据处于指定范围的那一行加以复制，并将所得结果保存为新的Excel表格文件的方法。

首先，我们来明确一下本文的具体需求。现有一个Excel表格文件，在本文中我们就以.csv格式的文件为例；其中，如下图所示，这一文件中有一列（也就是inf_dif这一列）数据比较关键，我们希望对这一列数据加以处理——对于每一行，如果这一行的这一列数据的值在指定的范围内，那么就将这一行复制一下（相当于新生成一个和当前行一摸一样数据的新行）。

知道了需求，我们就可以开始代码的书写。其中，本文用到的具体代码如下所示。

# -*- coding: utf-8 -*-
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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，上述代码的具体介绍如下。

首先，我们需要导入所需的库；接下来，我们使用pd.read_csv()函数，读取我们需要加以处理的文件，并随后将其中的数据存储在名为df的DataFrame格式变量中。接下来，我们再创建一个空的DataFrame，名为result_df，用于存储处理后的数据。

随后，我们使用df.iterrows()遍历原始数据的每一行，其中index表示行索引，row则是这一行具体的数据。接下来，获取每一行中inf_dif列的值，存储在变量value中。

此时，我们即可基于我们的实际需求，对变量value的数值加以判断；在我这里，如果value的值小于等于-0.1或大于等于0.1，则就开始对这一行加以复制；因为我这里需要复制的次数比较多，因此就使用range(10)循环，将当前行数据复制10次；复制的具体方法是，使用result_df.append()函数，将复制的行添加到result_df中。

最后，还需要注意使用result_df.append()函数，将原始行数据添加到result_df中（这样相当于对于我们需要的行，其自身再加上我们刚刚复制的那10次，一共有11行了）。

在最后一个步骤，我们使用result_df.to_csv()函数，将处理之后的结果数据保存为一个新的Excel表格文件文件，并设置index=False，表示不保存行索引。

运行上述代码，我们即可得到结果文件。如下图所示，可以看到结果文件中，符合我们要求的行，已经复制了10次，也就是一共出现了11次。

至此，大功告成。

到此这篇关于Python实现读取Excel文件并复制指定的数据行的文章就介绍到这了,更多相关Python读取Excel并复制内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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