如何使用Python和Pandas库，从包含多个数据列的Excel文件中提取包含特定关键字组合的行，并保持原始行顺序？

在处理包含大量数据的Excel文件时，我们经常需要根据特定的关键字组合来筛选行，并保持这些行在原始数据中的顺序。Pandas库提供了一种非常有效的方式来实现这一点。以下是一个详细的步骤说明，展示如何利用Python和Pandas来完成这一任务。

参考资源链接：[Python高效提取多列中包含'颈廓清术,中央组(VI组)'的行保持顺序](https://wenku.csdn.net/doc/6401abb9cce7214c316e9446?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要确保安装了Pandas库，如果还没有安装，可以使用pip来安装：

pip install pandas

接着，使用Pandas的`read_excel`函数读取Excel文件，并将数据加载到DataFrame中。这里，我们使用`openpyxl`作为引擎来处理xlsx文件，因为它提供了对.xlsx格式的支持。如果是.xls格式的文件，可以将`engine='openpyxl'`替换为`engine='xlrd'`。

import pandas as pd

# 指定文件路径和文件名
file_path = 'your_excel_file.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl')

在筛选包含关键字的行之前，可以定义一个包含所有关键字的列表。这里我们使用两个关键字'颈廓清术'和'中央组(VI组)'，它们需要同时匹配。

# 定义关键字列表
keywords = ['颈廓清术', '中央组(VI组)']

使用Pandas的字符串匹配功能，结合逻辑运算符来找出包含所有关键字的行。可以通过`filter`函数结合正则表达式来实现多列筛选。这里使用`regex=True`来指定进行正则表达式匹配，并使用`all(axis=1)`来确保每行所有指定的列都包含至少一个关键字。

# 应用条件筛选
mask = df.filter(regex=keywords, axis=1).all(axis=1)
filtered_df = df[mask]

最后，将筛选后的DataFrame保存到一个新的Excel文件中。这将保持原始数据的顺序不变，并且只包含那些匹配指定关键字的行。

# 保存结果到新的Excel文件
filtered_df.to_excel('filtered_output.xlsx', index=False)

通过上述步骤，你可以高效地从一个复杂的Excel数据集中提取出包含特定关键字组合的行，并且保持它们在原始数据中的顺序。这种方法比在Excel中手动筛选更加准确和快速，特别适用于数据量大的情况。

参考资源链接：[Python高效提取多列中包含'颈廓清术,中央组(VI组)'的行保持顺序](https://wenku.csdn.net/doc/6401abb9cce7214c316e9446?spm=1055.2569.3001.10343)