如下图数据表，删除“实发工资”列。输出修改后的表数据，并在同目录下另存为“修改后的工资表”。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/工资表.xlsx。该Excel文件的第一个工作表中A-E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“实发工资”列。输出修改后的表数据，并在同目录下另存为“修改后的工资表”。添加代码注释。”
显示结果如下：
首先，确保您已经安装了pandas和openpyxl库。如果尚未安装，请使用以下命令安装它们：
pip install pandas openpyxl接下来，以下是导入Excel文件，删除“实发工资”列，并保存修改后的表格的Python代码，并附有注释：
import pandas as pd# 文件路径file_path = 'D:/Samples/工资表.xlsx'# 使用pandas读取Excel文件，指定引擎为'openpyxl'# 这里我们假设第一个工作表是我们要读取的，因此使用sheet_name=0df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl', sheet_name=0)# 删除名为“实发工资”的列# 假设“实发工资”是列名，如果列名不同，请将其替换为实际的列名df.drop(columns=['实发工资'], inplace=True)# 输出修改后的表数据，查看结果print(df)# 在同目录下另存为“修改后的工资表.xlsx”# 使用to_excel方法，确保指定了正确的文件路径和文件名output_file_path = 'D:/Samples/修改后的工资表.xlsx'df.to_excel(output_file_path, index=False, engine='openpyxl')# 通知用户操作已完成print(f"修改后的工资表已保存到 {output_file_path}")注意事项：
确保file_path变量中的路径是正确的，并且Excel文件存在于该路径。代码中使用了inplace=True来确保drop方法直接在原DataFrame上操作，而不是创建一个新的DataFrame。to_excel方法中的index=False参数确保在保存时不包括行索引。请确保“实发工资”是实际存在于Excel文件中的列名，如果列名不同，请将代码中的['实发工资']替换为正确的列名。执行以上代码后，您将在指定的目录下找到名为“修改后的工资表.xlsx”的文件，并且它已不包含“实发工资”列。
Python编辑器运行
图2.Python运行结果
图3.新生成的数据表
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！
