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def splitFileOneColumn(inputFile,outputFile,columnSeparator,column):
    with open(inputFile, 'r') as infile:
        with open(outputFile, 'w') as outfile:
            for line in infile:
                s = line.split(columnSeparator)
                outfile.write(s[column]+os.linesep) # '\r\n' on Windows, '\n' on Unix/Linux/Mac
            outfile.close()
    infile.close()

Sub Schaltfläche1_Klicken()
 
Dim c As Range
For Each c In Range("Workbooks")
    MsgBox (c.Value)
    Set kopiereWas = ThisWorkbook.Sheets("Template")
    Set kopiereWohin = Workbooks.Open(Application.ActiveWorkbook.Path + "\\" + c.Value)
    kopiereWas.Copy kopiereWohin.Sheets(1)
Next c
End Sub

//
// Basis: dht22_test.ino by Rob Tillaart
#include <dht.h>
dht DHT;
#define DHT22_PIN 2
 
void setup()
{
  Serial.begin(9600);
  pinMode(5, OUTPUT); // Blau
  pinMode(4, OUTPUT); // ROT
  pinMode(3, OUTPUT); // GRÜN
 
  digitalWrite(4, HIGH);
  delay(1000);
  digitalWrite(3, HIGH);
  delay(1000);
  digitalWrite(5, HIGH);
  delay(1000);
 
  digitalWrite(3, LOW);
  digitalWrite(4, LOW);
  digitalWrite(5, LOW);
}
 
void loop()
{
  int chk = DHT.read22(DHT22_PIN);
  float humidity = DHT.humidity;
  float temp = DHT.temperature;
 
  Serial.print("Humidity (%): ");
  Serial.println(humidity);
  Serial.print("Temperature (C): ");
  Serial.println(temp);
 
  if (humidity > 60) // ROT, wenn die L. zu hoch ist.
  {
    digitalWrite(4, HIGH);
    digitalWrite(3, LOW);
    digitalWrite(5, LOW);
  }
 
  if (humidity < 40) // BLAU, wenn L. zu niedrig ist.
  {
    digitalWrite(5, HIGH);
    digitalWrite(4, LOW);
    digitalWrite(3, LOW);
  }
 
  if ((humidity >= 40) && (humidity <= 60) ) // Zwischen 40 und 60 zeige GRÜN
  {
    digitalWrite(3, HIGH);
    digitalWrite(4, LOW);
    digitalWrite(5, LOW);
  }
  delay(5000);
}

# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
 
def unique(liste):
    """ takes a list of elements, separated by comma and returns sorted string of unique items separated by comma """
    a = liste.split(',')
    b = sorted(set(a))
    return ','.join(b)
 
df = pd.read_excel('groupb_Beispiel.xlsx')
print(df)
 
grouped = df.groupby(['Key1','Key2'],as_index=False)['Bar'].agg(lambda col: ','.join(col))
grouped = pd.DataFrame(grouped)
 
grouped['Unique'] = grouped['Bar'].apply(unique)
 
print(grouped)
 
grouped.to_excel('result.xlsx')

import pandas as pd
 
# Lade die Daten
daten = pd.read_excel('combine.xlsx')
# Erstelle leeren Dataframe mit den Spaltennamen aus den Excelzeilen 
verarbeitet = pd.DataFrame(columns=['ColA','ColB','ColC'])
 
# Iteriere über die Daten
for i, row in daten.iterrows():
    # ganzzahliges Teilen, um die Zeile zu bestimmen
    # in die die Zelle gehört, Spalte ergibt sich aus dem Wert in 'Spalte'
    verarbeitet.loc[i // 3,row['Spalte']] = row['Wert']
 
print(verarbeitet)

import pandas as pd
 
data = {'A': ["cola", "colb", "colc", "cola", "colb", "colc"], "B": [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
data = pd.DataFrame(data)
gb = data.groupby('A')
res = pd.DataFrame()
for key in gb.groups:
    res[key] = gb.get_group(key)['B'].values.flatten()
 
print(res)

import pandas as pd
import numpy as np
import time as t
 
# Anpassungen an der Pandas-Ausgabe
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.2f' % x)
# http://stackoverflow.com/questions/11707586/python-pandas-widen-output-display
pd.set_option('display.height', 1000)
pd.set_option('display.max_rows', 500)
pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.width', 1000)
 
# lies die Stammdaten aus Excel
mitglieder = pd.read_excel('Mitglieder.xlsx', 'Tabelle1')
# konvertier die Mitgliedsnummer in einen String
mitglieder['Klasse'] = mitglieder['Klasse'].apply(int).apply(str)
# Ehemalige Mitglieder interessieren nicht
mitglieder = mitglieder[mitglieder.Mitgliedsart.str.contains('A|F|O')]
 
# lies die Buchungen ein
buchungen = pd.read_excel('Buchungen.xlsx', 'Sheet')
# entferne alle Zeilen, die keinen 'Mitgliedbeitrag' enthalten
buchungen = buchungen[buchungen.Kategorie.str.contains('Mitgliedsbeitrag')]
 
# entferne Zeilen ohne Betrag oder Klasse
buchungen = buchungen[np.isfinite(buchungen['Betrag'])]
buchungen = buchungen[np.isfinite(buchungen['Klasse'])]
 
# Konvertiere den Buchungstag in ein Pandas-Datum
buchungen['Buchungstag'] = pd.to_datetime(buchungen['Buchungstag'],dayfirst=True,format='%d.%m.%Y') 
 
# Füge neue Spalten für Quartal und Monat hinzu
buchungen['Quartal'] = buchungen['Buchungstag'].dt.quarter
buchungen['Monat'] = buchungen['Buchungstag'].dt.month
 
# Wandle 'Klasse' von Float => Integer => String 
buchungen['Klasse'] = buchungen['Klasse'].apply(int).apply(str) 
 
# Führe einen right join durch, wir wollen auch die Datensätze von Mitgliedern haben, die noch aktiv sind, aber noch nichts bezahlt haben
buchungen = pd.merge(buchungen,mitglieder, how='right', on=['Klasse', 'Klasse'])
 
# Durch den right Join haben wir jetzt einige NaN (Not a Number) Zellen, die wir durch 0.0 ersetzen
# Dadurch erzeugen wir Dummy Datensätze, die aber nicht stören
buchungen['Betrag'].fillna(value=0,inplace=True)
buchungen['Buchungstag'].fillna(value=pd.Timestamp('20160101'),inplace=True)
# Einen Eintrag für die Monatsspalte nehmen wir auch vor, darüber wird pivotisiert
buchungen['Monat'] = buchungen['Buchungstag'].dt.month
 
# Erstellung der Pivot-Table
pivotTable = pd.pivot_table(buchungen,dropna=False,margins=True,index=['Name'],values=['Betrag'],columns=['Monat'],aggfunc=np.sum)
 
print(pivotTable)
 
# Optional: Rausschreiben der Tabelle nach Excel
#pivotTable.to_excel('pivotisiert.xlsx')

from win32com import client
 
# http://stackoverflow.com/questions/10221150/cant-close-excel-completely-using-win32com-on-python
def close_excel_by_force(excel):
    import win32process
    import win32gui
    import win32api
    import win32con
    import time
 
    # Get the window's process id's
    hwnd = excel.Hwnd
    t, p = win32process.GetWindowThreadProcessId(hwnd)
    # Ask window nicely to close
    win32gui.PostMessage(hwnd, win32con.WM_CLOSE, 0, 0)
    # Allow some time for app to close
    time.sleep(10)
    # If the application didn't close, force close
    try:
        handle = win32api.OpenProcess(win32con.PROCESS_TERMINATE, 0, p)
        if handle:
            win32api.TerminateProcess(handle, 0)
            win32api.CloseHandle(handle)
    except:
        pass
 
# Öffne Referenz zu Excel
excel = client.Dispatch("Excel.Application")
 
# Wir wollen sehen, was geschieht
excel.Visible= True
 
# Öffne eine bestehende Arbeitsmappe (im selben Verzeichnis)
wb = excel.Workbooks.Open('C:/Users/john/doe/win32test.xlsx')
 
# Wähle das erste Arbeitsblatt aus
ws = wb.Worksheets(1)
 
# Wähle alle Zellen aus
excel.Cells.Select()
# Entferne den Zellschutz
excel.Selection.Locked = False
# Wähle die Spalten B bis E aus
excel.Range("B:E").Select()
# setze den Zellschutz
excel.Selection.Locked = True
 
# Schütze das Sheet mit einem Passwort
ws.Protect("password", True, True)
 
# Speichere ab
wb.Save()
 
# Schließe die Mappe
wb.Close()
 
# Close Excel
excel.Quit()
wb = None
wbs = None
 
close_excel_by_force(excel)