读取一个excel有3列数据，一列日期，一列实际功率，一列预测功率，要将2列数据中同时小于10的值去掉如何实现

可以使用pandas库来读取excel文件，并使用条件过滤来实现去掉两列数据中同时小于10的值。以下是示例代码：

import pandas as pd

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

# 使用条件过滤去掉两列数据中同时小于10的值
df = df[(df['实际功率'] >= 10) | (df['预测功率'] >= 10)]

# 打印处理后的结果
print(df)

在这个示例中，我们使用了pandas库的`read_excel()`函数来读取名为`example.xlsx`的excel文件，并将结果保存到名为`df`的DataFrame中。然后，我们使用了条件过滤来去掉两列数据中同时小于10的值，即保留实际功率或预测功率大于等于10的行。最后，我们打印处理后的结果。

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您可以使用Python中的pandas库来读取和处理Excel数据，并且可以使用apply函数来实现对预测功率的减操作。具体实现可以如下：

import pandas as pd

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

# 函数：减去100
def subtract_100(x):
    return 100 - x

# 对预测功率列应用函数
df['预测功率'] = df['预测功率'].apply(subtract_100)

# 打印处理后的数据
print(df)

在上述代码中，我们首先使用pd.read_excel函数读取Excel文件数据，并将其保存在DataFrame对象中。接着，我们定义了一个函数subtract_100，该函数实现了对输入值的减100操作。最后，我们使用apply函数将subtract_100函数应用于预测功率列，得到减去100后的新列，并将其保存回DataFrame对象中。

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您可以使用Python中的pandas库来读取和处理Excel数据，并且可以使用DataFrame对象的算术运算来实现对预测功率列的减100操作。具体实现可以如下：

import pandas as pd

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

# 对预测功率列减去100
df['预测功率'] = 100 - df['预测功率']

# 打印处理后的数据
print(df)

在上述代码中，我们首先使用pd.read_excel函数读取Excel文件数据，并将其保存在DataFrame对象中。接着，我们使用DataFrame对象的算术运算来实现对预测功率列的减100操作，并将其保存回DataFrame对象中。最后，我们打印处理后的数据以供查看。