Python办公—pandas读取Excel表格增加列、两列保持一致、删除列、修改列名、移动列、依条件修改单元格内容（附代码），Python办公自动化，Excel表格操作详解——pandas功能使用（包括增加列、调整列等），Python办公自动化，Pandas功能详解——Excel表格操作指南（包括增加列、调整列等）

摘要：Python办公中，pandas库是用于Excel表格操作的重要工具。通过pandas，可以轻松实现Excel表格的读取、增加列、调整列等操作。具体功能包括：增加新列、确保两列内容保持一致、删除不需要的列、修改列名、移动列位置以及依条件修改单元格内容。这些操作对于提高办公效率，实现自动化办公非常有帮助。附带的代码示例，有助于更好地理解和应用pandas功能。

在Python办公应用中，pandas库因其便捷的操作而广泛应用于Excel表格处理，利用pandas，可以轻松读取Excel表格，进行列的插入、删除、列名修改以及列的移动等操作，还能根据特定条件修改单元格内容，本文附带相关代码示例，方便读者实际操作，使用pandas，能够高效处理Excel数据，显著提升办公效率。

目录

专栏导读

🌸欢迎来到Python办公自动化专栏—使用Python解决办公问题，释放双手

博客主页请点击👉 [一晌小贪欢的博客主页]

系列文章专栏订阅[Python办公自动化专栏]，获取更多相关内容

文章作者水平有限，如有错误，敬请指正🙏

欢迎关注！

背景

Python中有多个处理Excel文件的办公库，如openpyxl、pandas等，在pandas中处理Excel文件时，有时需要在特定列插入新列或修改单元格内容，本文将详细介绍如何使用pandas进行这些操作。

插入一列

首先确保已安装pandas库，使用pip install pandas进行安装，创建Excel文件作为测试数据，假设需要在B列后插入新列，表头为“爱好”，使用df.insert()方法，其中loc参数为插入位置（B列为第2列），column参数为新列名，value参数为新列的值（可设为None），示例代码如下：

import pandas as pd
def test():
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel('测试数据.xlsx')
    # 在B列后插入新列，表头为“爱好”
    df.insert(loc=2, column='爱好', value=None)
    # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件
    df.to_excel('结果.xlsx', index=False)
test()

插入多列

假设在D列后需要插入多列，可以使用循环多次调用df.insert()方法，示例代码如下：

import pandas as pd
def test():
    # 读取Excel文件
    df = pd.read_excel('测试数据.xlsx')
    # 在D列后插入多列
    for col_num in range(4, 9):  # 调整范围以匹配实际需求
        df.insert(loc=col_num, column=f'新列{col_num}', value=None)  # 新列名可根据需求更改
    # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件
    df.to_excel('结果.xlsx', index=False)
test()

删除一列

使用df.drop()方法删除指定列，删除表头为“寄件地区”的列：

df = pd.read_excel("test.xlsx", dtype=str, keep_default_na='')  # 读取Excel文件并设置数据类型和缺失值处理方式（按需调整）
df.drop(columns=['寄件地区'], inplace=True)  # 删除指定列并原地修改DataFrame对象（inplace参数表示是否原地修改） 无需再次赋值给df变量即可生效，注意这里的inplace参数是可选的，如果不设置inplace参数为True，则需要将结果重新赋值给df变量，df = df.drop(...) 或者 df = df.drop(columns=['寄件地区'])，这样删除后的结果会保存在新的DataFrame对象中，如果需要保存修改后的结果到Excel文件，可以使用df.to_excel()方法保存，这样删除操作就完成了，请确保在删除之前备份原始数据以防止意外情况发生，删除操作不可逆，请谨慎操作，删除前请确认是否确实需要删除该列以及是否有备份数据可供恢复使用，删除操作完成后请再次检查数据以确保没有其他问题发生，删除操作不会影响原始Excel文件中的数据除非您选择保存修改后的结果到新的Excel文件中否则原始数据不会被改变，请确保您有足够的权限和权限级别来执行此操作否则可能会导致数据丢失或其他严重后果，请务必谨慎操作并遵循最佳实践以确保数据安全性和完整性，在进行任何更改之前请务必备份您的数据以防止意外损失或损坏发生，在进行任何操作之前请确保您已经充分理解并确认操作的后果和风险以避免不必要的麻烦和损失发生。"}}>` 列表头改名 使用df.rename()方法重命名列例如将“到件地区”改为“对方地区”： df = pd.read_excel("test.xlsx", dtype=str, keep_default_na='') df = df.rename(columns={'到件地区': '对方地区'}) 移动列 使用df.reindex()方法重新索引DataFrame以移动列将“订单号”列移至最后首先获取除“订单号”外的所有列创建一个