python获取excel数据，有两列数据，机台列和数据列，给数据列指定一个数值范围，高于或者低于该范围的数据，保存到新的excel表，新表只要机台列和数据列

。好的，这是一个Python开发方面的问题。您可以使用Python中的openpyxl库来打开Excel文件，并且可以通过遍历数据列中的每个单元格，将其与指定的数值范围进行比较，如果符合条件，则将该行数据添加到新的Excel表中。

以下是实现该功能的代码示例：

import openpyxl

# 打开源Excel表
wb = openpyxl.load_workbook('source.xlsx')
ws = wb.active

# 创建新的Excel表
new_wb = openpyxl.Workbook()
new_ws = new_wb.active

# 指定数据列范围
min_val = 10
max_val = 100

# 遍历数据列中的每个单元格
for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): # 从第2行开始遍历数据列
    if (row[1] < min_val) or (row[1] > max_val): # 判断数据是否在指定范围内
        new_ws.append((row[0], row[1])) # 添加机台列和数据列到新的Excel表中

# 保存新的Excel表
new_wb.save('new.xlsx')

请注意，此代码示例仅适用于数据范围是在整个数据集内进行比较。如果您需要比较每个机台的数据与自己的特定数值范围，请先对机台进行分类，然后逐个比较其数据范围。

相关问题

python读取excel中指定两列数据，每列生成一个数组

### 回答1：
在 python 中，我们可以使用 Pandas 这个库来读取 Excel 文件。

以下是一个示例，假设你想要读取 "test.xlsx" 这个文件中的第一列和第二列：

import pandas as pd

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

# 获取第一列数据，并转化为数组
column1 = df['第一列的名称'].values

# 获取第二列数据，并转化为数组
column2 = df['第二列的名称'].values

# 输出第一列数据
print(column1)

# 输出第二列数据
print(column2)

需要注意的是，在上面的示例中，你需要替换 "第一列的名称" 和 "第二列的名称" 为实际的列名。

如果你希望直接通过列编号来获取数据，可以使用如下代码：

import pandas as pd

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

# 获取第一列数据，并转化为数组
column1 = df.iloc[:, 0].values

# 获取第二列数据，并转化为数组
column2 = df.iloc[:, 1].values

# 输出第一列数据
print(column1)

# 输出第二列数据
print(column2)

### 回答2：
使用Python读取Excel中指定两列数据，可以利用pandas库来实现。首先需要安装pandas库，可以使用以下代码安装：

pip install pandas

然后，使用以下代码读取Excel文件并生成两个数组：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("文件路径/文件名.xlsx", usecols=[列1的索引, 列2的索引])

# 提取列数据并生成数组
array1 = df.iloc[:, 0].values.tolist()
array2 = df.iloc[:, 1].values.tolist()

其中，`文件路径/文件名.xlsx`需要替换为实际的Excel文件路径和文件名，`列1的索引`和`列2的索引`需替换为需要读取的列在Excel中的索引（从0开始计数）。

最后，通过`array1`和`array2`两个数组即可获取读取的数据。

### 回答3：
使用Python读取Excel中指定两列数据可以使用pandas库。首先，确保已经安装了pandas库，如果没有安装可以通过pip命令进行安装。

以下是具体操作步骤：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd

2. 使用pandas的`read_excel`函数读取Excel文件：

df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx')

3. 提取需要的两列数据，并生成两个数组：

column1 = df['列名1'].values
column2 = df['列名2'].values

完整的示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx')
column1 = df['列名1'].values
column2 = df['列名2'].values

其中，'文件路径/文件名.xlsx'是Excel文件的路径和文件名，'列名1'和'列名2'是需要提取的两列数据的列名。

这样就能够将Excel中指定的两列数据分别生成数组column1和column2。

python获取excel数据，有两列数据，日期列和数据列，按日期分类，每天为一组，计算每组数据的均值

你可以使用 pandas 库来读取 excel 数据，然后根据日期分组计算均值。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 将日期列转换为日期时间对象
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 根据日期分组，计算均值
result = df.groupby('日期')['数据'].mean()

# 打印结果
print(result)

其中，'data.xlsx' 是你的 excel 文件名，'日期' 和 '数据' 分别是你 excel 文件中的日期列和数据列的列名。最后，你可以得到每天的数据均值。