背景介绍

本项目旨在实现数据读写功能，核心目标是通过Pandas库读取本地Excel文件，并根据数据内容生成新的Excel文件，其中包含日期与数值的组合列。该功能可应用于数据处理流程，适用于数据整理、合并或可视化分析场景。

思路分析

1. 文件读取：使用Pandas的read_excel函数读取指定路径的Excel文件，支持读取多列数据。
2. 数据处理：根据需要合并的列（如日期与数值），使用DataFrame的merge方法进行合并，确保数据完整性。
3. 文件写入：将处理后的数据写入新Excel文件，确保文件路径正确并保留原有的数据结构。

代码实现

import pandas as pd

# 定义输入和输出路径
file_path_input = "input.xlsx"
output_path_output = "output.xlsx"

# 读取原始Excel文件
df = pd.read_excel(file_path_input)

# 假设数据包含日期和数值的组合列
# 例如，原始数据可能已有'Date'和'Value'列，或需要自定义合并列
# 这里假设需要合并两个相关列（日期与数值）
df_out = df.merge(df, on=['Date', 'Value'])

# 写入新Excel文件
df_out.to_excel(output_path_output, index=False)

总结

本实现通过Pandas库完成了数据的读取与写入功能，确保数据结构的完整性。代码示例清晰展示数据处理流程，可在本地环境中运行，无需依赖外部服务。该实现难度适中，可在1~3天内完成，适用于数据整理、合并或可视化分析场景。