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。

相关问题

请你使用Python写一个脚本，从excell表格中提取sheet1的数据，选取A3到F10的表格数据，对数据按B列进行排序，然后，把C列数据加D列数据后，再把数据结果除以F列数据，计算结果保存到G列中，处理最终结果输出到名为result.xlsx文件中

### 回答1：
以下是使用Python处理Excel表格的代码：

import pandas as pd

# 从Excel中读取sheet1数据
df = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='sheet1')

# 选取A3到F10的表格数据
df = df.iloc[2:9, 0:6]

# 按B列进行排序
df = df.sort_values(by='B')

# 计算C列数据加D列数据除以F列数据，结果保存到G列中
df['G'] = (df['C'] + df['D']) / df['F']

# 处理最终结果输出到名为result.xlsx文件中
df.to_excel('result.xlsx', index=False)

需要注意的是，在运行此代码前，需要安装pandas库。

### 回答2：
以下是使用Python编写的脚本，实现了提取表格数据、排序、计算、保存结果的功能：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 选择A3到F10的表格数据
data = df.loc[2:9, 'A':'F']

# 按B列进行排序
data = data.sort_values(by='B')

# 计算并保存结果
data['G'] = (data['C'] + data['D']) / data['F']

# 输出结果到result.xlsx文件
data.to_excel('result.xlsx', index=False)

注意事项：
1. 在使用该脚本之前，需确保已安装pandas库，可以通过执行`pip install pandas`进行安装。
2. 需在脚本所在目录下放置名为`input.xlsx`的Excel文件，其中包含Sheet1的数据。
3. 脚本会在同一目录下生成名为`result.xlsx`的Excel文件，其中包含处理后的结果。

### 回答3：
使用Python处理excel表格可以使用`openpyxl`库。首先需要安装该库，可以使用以下命令进行安装：

pip install openpyxl

接下来，我们可以编写脚本实现提取sheet1的数据，并按B列进行排序，然后将C列数据加D列数据，再除以F列数据，最后保存到G列中，并将结果输出到名为result.xlsx的文件中。

import openpyxl

# 加载excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('input.xlsx')

# 选择sheet1
sheet = wb['Sheet1']

# 提取A3到F10的表格数据
data = []
for row in sheet.iter_rows(min_row=3, max_row=10, min_col=1, max_col=6):
    row_data = [cell.value for cell in row]
    data.append(row_data)

# 按B列进行排序
sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x[1])

# 对数据进行计算并保存到G列
for i, row in enumerate(sorted_data):
    c_value = row[2]
    d_value = row[3]
    f_value = row[5]
    result = (c_value + d_value) / f_value
    sheet.cell(row=3+i, column=7).value = result

# 保存结果到result.xlsx文件
wb.save('result.xlsx')

以上脚本将按照要求提取、排序、计算和保存数据，并将结果输出到名为result.xlsx的文件中。请将代码保存到py文件中，并将excel文件命名为input.xlsx，确保文件在同一目录下，然后运行脚本即可。

用python批量读取excel表格，选取特定列批量生成分布图和累积密度图

可以Python中的pandas和matplotlib库来实现批量取Excel表格、选特定列，并生成布图和累积密图。下面是示例代码：

import pandas pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取Excel表格
def read_excel(file_path    df = pd.read_path)
    return df

# 批量生成分布图和累积密度图
def generate_plots(data, columns):
    for column in columns:
        # 绘制分布图
        plt.hist(data[column], bins=10)
        plt.xlabel(column)
        plt.ylabel('Frequency')
        plt.title('Distribution of ' + column)
        plt.show()

        # 绘制累积密度图
        data[column].plot(kind='hist', cumulative=True, density=1, bins=10)
        plt.xlabel(column)
        plt.ylabel('Cumulative Density')
        plt.title('Cumulative Density of ' + column)
        plt.show()

# 示例用法
file_path = 'data.xlsx'  # Excel文件路径
selected_columns = ['column1', 'column2']  # 选取的列名

data = read_excel(file_path)
generate_plots(data, selected_columns)

在上面的示例代码中，`read_excel`函数用于读取Excel表格，并将数据存储在一个pandas的DataFrame对象中。`generate_plots`函数用于批量生成分布图和累积密度图，接受一个DataFrame对象和选取的列名作为参数。通过循环遍历选取的列名，分别绘制分布图和累积密度图。

请注意，上述代码仅为示例，你需要根据实际情况进行适当的修改和调整。另外，你可能需要安装pandas和matplotlib库，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas matplotlib

希望对你有帮助！如果还有其他问题，请继续提问。