以下是一段 Python 代码，​​​用于在 Excel 工作簿的 Sheet1 中，从第二行开始，​​​统计 A 列数据和B列数据中同时大于“0”数据的个数，​并输出”数据是“+统计的个数+”个“

import openpyxl

# 打开 Excel 文件
wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
# 选择 Sheet1
sheet = wb['Sheet1']

# 初始化计数器
count = 0

# 从第二行开始遍历，统计 A 列数据和 B 列数据中同时大于 0 的数据个数
for row in range(2, sheet.max_row + 1):
    if sheet.cell(row=row, column=1).value and sheet.cell(row=row, column=2).value:
        if sheet.cell(row=row, column=1).value > 0 and sheet.cell(row=row, column=2).value > 0:
            count += 1

# 输出结果
print('数据是{}个'.format(count))

注意：上述代码需要安装 openpyxl 库，可通过 `pip install openpyxl` 命令进行安装。同时需要将代码中的 `example.xlsx` 替换为实际的 Excel 文件名。

相关问题

以下是一段 Python 代码，​​​用于在 Excel 工作簿的 Sheet1 中，​​​统计 A 列中大于“0.5”数据的个数，​并输出这个数据。

可以使用 openpyxl 库来读取 Excel 文件并进行操作。以下是一个示例代码：

import openpyxl

# 打开 Excel 文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
sheet = workbook['Sheet1']

# 统计 A 列中大于 0.5 的数据个数
count = 0
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    if row[0] > 0.5:
        count += 1

# 输出结果
print(count)

解释一下代码：

1. 使用 `openpyxl.load_workbook()` 打开 Excel 文件，并获取 `Sheet1` 工作表。
2. 使用 `sheet.iter_rows()` 迭代 A 列中的所有行，从第二行开始，只返回单元格的值。
3. 如果单元格的值大于 0.5，则计数器加 1。
4. 输出计数器的值。

请注意，此示例假定 Excel 文件名为 `example.xlsx`，并且要统计的数据存储在 A 列中。如果需要，可以根据实际情况进行修改。

写一段python代码，使用pandas库，用rename方法批量重命名工作簿中所有的工作表的列名和批量删除所有工作表第二行

import pandas as pd
workbook_name = "example.xlsx"
df = pd.read_excel(workbook_name) # Rename all worksheets' columns
for worksheet_name in df.sheet_names:
df.rename(columns=lambda x: x + '_renamed', inplace=True, sheet_name=worksheet_name) # Delete all worksheets second row
for worksheet_name in df.sheet_names:
df.drop(index=1, inplace=True, sheet_name=worksheet_name) df.to_excel(workbook_name)