在excel使用pandas,去除“是否同步”中所有为N的行

可以使用Pandas中的Boolean Indexing来实现。假设你的Excel文件名为"example.xlsx"，所在的路径为"/path/to/file/"，其中的Sheet名为"Sheet1"，你可以使用以下代码来去除"是否同步"中所有为"N"的行：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('/path/to/file/example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 使用Boolean Indexing去除"是否同步"中所有为"N"的行
df = df[df['是否同步'] != 'N']

# 输出结果
print(df)

你需要将"/path/to/file/"替换为你Excel文件的实际路径，"Sheet1"替换为你Excel文件中的Sheet名，"是否同步"替换为你Excel文件中的实际列名。

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在excel使用pandas,去除“是否同步”中所有不为Y的行

可以使用 Pandas 中的 Boolean Indexing 来实现。假设你的 Excel 文件名为 "example.xlsx"，所在的路径为 "/path/to/file/"，其中的 Sheet 名为 "Sheet1"，你可以使用以下代码来去除 "是否同步" 中所有不为 "Y" 的行：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('/path/to/file/example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 使用 Boolean Indexing 去除 "是否同步" 中所有不为 "Y" 的行
df = df[df['是否同步'] == 'Y']

# 输出结果
print(df)

你需要将 "/path/to/file/" 替换为你 Excel 文件的实际路径，"Sheet1" 替换为你 Excel 文件中的 Sheet 名，"是否同步" 替换为你 Excel 文件中的实际列名。

在excel使用pandas,去除所有合同号为空的行

可以使用 Pandas 中的 `dropna` 方法来去除所有合同号为空的行。下面是一个示例代码，假设你的 excel 文件名为 `data.xlsx`，合同号所在的列为 `contract_number`：

import pandas as pd

# 读取 excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 去除合同号为空的行
df = df.dropna(subset=['contract_number'])

# 输出处理后的数据
print(df)

这样，你就可以得到去除合同号为空的行后的 Pandas 数据框。