python使用pandas选取excel第A，C,F，G，H行数据

可以使用Pandas的`read_excel`函数读取Excel文件，然后使用`iloc`方法选取指定的行和列，如下所示：

import pandas as pd

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

# 选取指定的行和列
selected_df = df.iloc[[0, 2, 5, 6, 7], [0, 2, 5, 6, 7]]

其中，`iloc`方法的第一个参数是选取的行的索引，第二个参数是选取的列的索引，索引从0开始计数。在本例中，我们选取了第A（即索引0）、C（即索引2）、F（即索引5）、G（即索引6）和H（即索引7）列的数据。

相关问题

python使用pandas选取excel第A，C,F，G，H行数据导出为新xlsx文件

可以使用 Pandas 的 `read_excel()` 和 `to_excel()` 方法来实现。

首先，读取原始 Excel 文件并选取所需的行：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('原始文件.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 选取所需的行
df_new = df.iloc[[0, 2, 5, 6, 7], :]

然后，将选取的数据导出为新的 Excel 文件：

# 导出为新的 Excel 文件
df_new.to_excel('新文件.xlsx', index=False)

其中，`index=False` 表示不导出行索引。完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('原始文件.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# 选取所需的行
df_new = df.iloc[[0, 2, 5, 6, 7], :]
# 导出为新的 Excel 文件
df_new.to_excel('新文件.xlsx', index=False)

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。