案例导入

如下图数据，在导入的数据中，删除第3行。输出修改后的表数据，并在同目录下另存为“修改后的水果销量2”。添加代码注释。

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/水果销量.xlsx。该Excel文件的第一个工作表中A-C列为给定数据。用pandas导入Excel文件的数据，引擎为"openpyxl"。在导入的数据中，删除第3行。输出修改后的表数据，并在同目录下另存为“修改后的水果销量2”。添加代码注释。”

显示结果如下：

首先，请确保您已经安装了pandas和openpyxl库。如果没有安装，可以使用以下命令安装：

pip install pandas openpyxl

接下来，按照您的要求，编写代码来导入Excel文件、删除第3行、输出修改后的数据，并另存为新的Excel文件。以下是带有注释的代码示例：

import pandas as pd

# 文件路径
file_path = 'D:/Samples/水果销量.xlsx'

# 使用pandas读取Excel文件，指定引擎为"openpyxl"
df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')

# 删除第3行（注意，索引是从0开始的，所以第3行的索引是2）
df = df.drop(index=2)

# 输出修改后的数据
print(df)

# 另存为新的Excel文件
new_file_path = 'D:/Samples/修改后的水果销量2.xlsx'
df.to_excel(new_file_path, index=False, engine='openpyxl')

# 注意：to_excel的index=False是为了避免在输出的Excel文件中包含原数据的行索引

请注意以下几点：

0. pd.read_excel函数用于读取Excel文件，并返回一个DataFrame对象。
1. df.drop(index=2)用于删除第3行，因为Pandas的索引是从0开始的，所以第3行的索引是2。
2. print(df)用于输出修改后的数据到控制台。
3. df.to_excel函数用于将修改后的数据保存到新的Excel文件中。index=False参数是为了避免将原来的行索引也保存到新的Excel文件中。

确保您的Excel文件路径和文件名正确，并且您有权限在该目录下写入新的文件。运行此代码后，您应该能在D:/Samples/目录下看到新保存的修改后的水果销量2.xlsx文件。

Python编辑器运行

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

申明：以上结果皆为实际运行结果，如遇到无法运行可在评论区留言。部分数据来自网络，如有侵权请私信告知，感谢！