使用pandas把excel表中数据提取A，D，G，H列放入新表格

可以使用pandas库中的read_excel函数读取Excel文件，并使用DataFrame对象的切片功能获取需要的列，最后将这些列组合成一个新的DataFrame对象，再使用to_excel函数将其写入到新的Excel文件中。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 提取A、D、G、H列
new_df = df[['A', 'D', 'G', 'H']]

# 将提取的数据写入到新的Excel文件中
new_df.to_excel('new_example.xlsx', index=False)

其中，`example.xlsx`为原始Excel文件名，`new_example.xlsx`为新的Excel文件名。`index=False`表示不保留行索引。您可以根据自己的需求修改文件名和参数。

相关问题

python使用pandas选取excel第A，C,F，G，H列数据生成新的文件

可以使用 Pandas 的 read_excel 方法读取 Excel 文件，然后使用 loc 方法选取需要的列，最后使用 to_excel 方法将结果保存为新的 Excel 文件。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('原文件.xlsx')

# 选取需要的列
new_df = df.loc[:, ['A', 'C', 'F', 'G', 'H']]

# 保存为新的 Excel 文件
new_df.to_excel('新文件.xlsx', index=False)

其中，`read_excel` 方法的第一个参数是 Excel 文件的路径，`loc` 方法的第一个参数是行索引，第二个参数是列索引，这里使用了 `:` 表示选取所有行。`to_excel` 方法的第一个参数是保存的文件名，第二个参数 `index=False` 表示不保存行索引。

如何使用pandas抽取Excel表中的多列数据

可以使用pandas库中的read_excel()函数来读取Excel文件，并使用DataFrame对象来操作数据。假设需要抽取Excel表中的"A"列和"C"列数据，可以按照以下步骤进行操作：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 抽取"A"列和"C"列数据
new_df = df[['A', 'C']]

# 将抽取的数据保存为新的Excel文件
new_df.to_excel('new_example.xlsx', index=False)

在上述代码中，read_excel()函数会返回一个DataFrame对象，然后使用列名来选取需要的列数据，最后将抽取的数据保存为新的Excel文件。其中，to_excel()函数用来将DataFrame对象保存为Excel文件，index=False表示不需要保存行索引。