ANSA二次开发_Python基础-pandas模块-批量创建材料

import ansafrom ansa import basefrom ansa import constantsimport pandas as pddf = pd.read_excel('C:\\Users\\jintian\\Documents\\mat.xlsx')for index, row in df.iterrows():  if not row.isnull().all():        row_dict = {                    'Name': row['Name'],                    'E': row['E'],                    'NU': row['NU'],                    'RHO': row['RHO'],                    'DEFINED':'YES'                    }        base.CreateEntity(constants.NASTRAN, 'MAT1', row_dict)

import pandas as pd# 读取 CSV 文件df = pd.read_csv('data.csv')# 预览前五行数据print(df.head(5))

# 填充缺失值df.fillna(0, inplace=True)# 删除含有缺失值的行df.dropna(inplace=True)

# 筛选 'age' 列大于 30 的所有行filtered_df = df[df['age'] > 30]# 筛选 'age' 大于 30 并且 'gender' 为 'male' 的行filtered_df = df[(df['age'] > 30) & (df['gender'] == 'male')]

# 按 'gender' 分组并计算每组的平均 'age'grouped_df = df.groupby('gender')['age'].mean()print(grouped_df)

# 假设有两个 DataFrame，df1 和 df2merged_df = pd.merge(df1, df2, on='key_column')