使用Python语言快速构造Excel10w数据

可以使用Python的pandas库来快速构造Excel 10w数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 构造数据
data = {
    'id': [i+1 for i in range(100000)],
    'name': ['user{}'.format(i+1) for i in range(100000)],
    'age': [18+i%50 for i in range(100000)],
    'gender': ['male' if i%2==0 else 'female' for i in range(100000)],
    'salary': [i*1000 for i in range(100000)]
}

# 将数据转化为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame写入Excel文件
df.to_excel('data.xlsx', index=False)

该代码会生成一个包含10万条数据的Excel文件，包含5列数据：id、name、age、gender和salary。你可以按照自己的需求修改数据的构造方式和列名。

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使用Python的pandas库来快速构造10w条Excel数据

使用Python的pandas库也可以快速构造10万条Excel数据。以下是一个例子：

import pandas as pd

# 构造数据
data = {"姓名": [], "年龄": [], "性别": [], "地址": []}
for i in range(100000):
    data["姓名"].append("张三{}".format(i))
    data["年龄"].append(20+i%10)
    data["性别"].append("男" if i%2==0 else "女")
    data["地址"].append("北京市")

# 将数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame写入Excel文件
df.to_excel("data.xlsx", index=False)

这段代码会生成一个包含10万条数据的Excel文件，文件名为`data.xlsx`。你可以根据自己的需要修改代码中的数据和格式。使用pandas库可以更加方便地进行数据的处理和操作。

python语言怎么在Excel中筛选数据

可以使用Python中的pandas库来筛选Excel数据。首先，需要安装pandas库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

接下来，可以使用以下代码读取Excel文件并筛选数据：

import pandas as pd

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

# 筛选数据
filtered_data = df[df['column_name'] == 'value']

# 输出筛选结果
print(filtered_data)

其中，`column_name`为需要进行筛选的列名，`value`为需要筛选的值。可以根据具体需求修改代码。