如下图所示，在导入的数据中，将第2行，“加购件数”列和“支付件数”列的数据修改为2800,700，将第3行，“加购件数”列和“支付件数”列的数据修改为2000,800。输出修改后的表数据，并在同目录下另存为“修改后的sku明细”。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/sku明细.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，将第2行，“加购件数”列和“支付件数”列的数据修改为2800,700，将第3行，“加购件数”列和“支付件数”列的数据修改为2000,800。输出修改后的表数据，并在同目录下另存为“修改后的sku明细”。添加代码注释。”
显示结果如下：
要完成这个任务，我们首先需要安装pandas库和openpyxl库（如果尚未安装的话）。接下来，我们可以使用pandas的read_excel函数来读取Excel文件，然后对特定的行和列进行修改，最后将修改后的数据框（DataFrame）保存回Excel文件。
以下是完成这些步骤的Python代码：
import pandas as pd# 设置文件路径file_path = 'D:/Samples/sku明细.xlsx'# 使用pandas读取Excel文件，指定引擎为openpyxldf = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')# 修改第2行（索引为1，因为pandas的索引从0开始）的“加购件数”和“支付件数”列的数据df.loc[1, '加购件数'] = 2800df.loc[1, '支付件数'] = 700# 修改第3行（索引为2）的“加购件数”和“支付件数”列的数据df.loc[2, '加购件数'] = 2000df.loc[2, '支付件数'] = 800# 输出修改后的表数据print(df)# 在同目录下另存为“修改后的sku明细.xlsx”output_file_path = 'D:/Samples/修改后的sku明细.xlsx'df.to_excel(output_file_path, index=False, engine='openpyxl')这段代码首先导入了pandas库，并设置了文件路径。然后，它使用read_excel函数读取Excel文件，并加载到名为df的DataFrame中。接下来，使用loc函数定位到指定的行和列，并修改其值。最后，使用to_excel函数将修改后的DataFrame保存为一个新的Excel文件。
请注意，loc函数使用行索引和列标签来定位数据。由于我们想要修改的是第2行和第3行的数据，所以索引分别为1和2（因为pandas的索引是从0开始的）。列标签是列的名称，如“加购件数”和“支付件数”。
此外，to_excel函数中的index=False参数表示在保存时不包含行索引，engine='openpyxl'指定了用于写入Excel文件的引擎。
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！
