import pandas as pd# 读取 Excel 文件df = pd.read_excel('nzjj.xlsx', sheet_name='年终奖金发放表')# 筛选综合管理部门年终奖金超过10000元的员工df_zhgl = df[df['部门'] == '综合管理部门']df_zhgl_over_10000 = df_zhgl[df_zhgl['年终奖金'] > 10000]# 筛选战略规划部门年终奖金明细情况df_zlgh = df[df['部门'] == '战略规划部门']df_zlgh_detail = df_zlgh.loc[0:5, '姓名':'实发年终奖金']

这段代码是用来读取Excel文件并进行数据筛选的。首先使用pandas库中的read_excel函数读取名为"nzjj.xlsx"的Excel文件中的名为"年终奖金发放表"的工作表，并将其存储为名为df的DataFrame对象。然后，使用筛选条件筛选出部门为"综合管理部门"且年终奖金超过10000元的员工，并将其存储为名为df_zhgl_over_10000的DataFrame对象。接着，再次使用筛选条件筛选出部门为"战略规划部门"的员工，并将其存储为名为df_zlgh的DataFrame对象。最后，使用.loc函数选取df_zlgh中的第0行到第5行以及"姓名"列到"实发年终奖金"列之间的数据，并将其存储为名为df_zlgh_detail的DataFrame对象。

相关问题

import pandas as pd # 读取 Excel 文件的所有工作表 excel_file = pd.ExcelFile(r'C:\Users\wy123\Desktop\Excel\s1.xlsx') dfs = [] for sheet_name in excel_file.sheet_names: df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name) dfs.append(df) # 合并所有工作表 combine

这段代码实现的功能是读取 Excel 文件中的所有工作表，并将它们合并成一个 DataFrame 对象。具体来说，它首先使用 Pandas 库中的 `ExcelFile` 函数读取 Excel 文件，然后通过遍历所有工作表的方式，使用 `read_excel` 函数读取每个工作表的数据，并将它们存储在一个列表中。最后，使用 Pandas 库中的 `concat` 函数将所有工作表的数据合并成一个 DataFrame 对象。

import pandas as pd # 读取 Excel 文件的所有页 excel_file = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=None) # 访问某个页并设置索引列为 D 列 df = excel_file['Sheet1'] df.set_index('D', inplace=True) # 打印结果 print(df) 然后怎么读取

您可以使用 pandas 库中的 `pd.read_excel()` 函数来读取 Excel 文件中的数据。该函数的第一个参数是 Excel 文件的路径，第二个参数是要读取的工作表的名称或编号。如果要读取所有工作表，则可以将第二个参数设置为 `None` 或省略。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件的所有页
excel_file = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=None)

# 访问某个页并设置索引列为 D 列
df = excel_file['Sheet1']
df.set_index('D', inplace=True)

# 读取 D 列索引为 1 的行的数值列的值
value = df.loc[1, '数值列']
print(value)

在上面的示例代码中，我们首先使用 `pd.read_excel()` 函数读取了 Excel 文件中的所有工作表。然后，我们选择了名为 “Sheet1” 的工作表，并将其索引列设置为 D 列。最后，我们使用 `loc` 属性来访问索引为 1、列名为 “数值列” 的单元格的值。