python 从excel中提取第一列为53889的所有行数据

要从Excel中提取第一列为53889的所有行数据，你可以使用`pandas`库。确保已经安装了pandas库，然后可以按照以下方式进行操作：

import pandas as pd

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

# 提取第一列为53889的所有行数据
filtered_df = df[df.iloc[:, 0] == 53889]

# 输出结果
print(filtered_df)

请将`file.xlsx`替换为你要读取的Excel文件路径。以上代码将读取Excel文件并将其存储在一个名为`df`的DataFrame对象中。然后，使用条件过滤来提取第一列为53889的所有行数据，并将结果存储在`filtered_df`中。最后，将结果打印出来。

注意：这里假设第一列的索引为0。如果实际情况不同，请将`iloc[:, 0]`中的索引号更改为正确的列索引。

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python 从excel中提取第一列为53889的所有行数据保存到新的excel中

要从Excel中提取第一列为53889的所有行数据并保存到新的Excel文件中，你可以使用`pandas`库。确保已经安装了pandas库，然后可以按照以下方式进行操作：

import pandas as pd

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

# 提取第一列为53889的所有行数据
filtered_df = df[df.iloc[:, 0] == 53889]

# 将提取的数据保存到新的Excel文件
filtered_df.to_excel('filtered_data.xlsx', index=False)

请将`file.xlsx`替换为你要读取的Excel文件路径。以上代码将读取Excel文件并将其存储在一个名为`df`的DataFrame对象中。然后，使用条件过滤来提取第一列为53889的所有行数据，并将结果存储在`filtered_df`中。最后，使用`to_excel`方法将提取的数据保存到名为`filtered_data.xlsx`的新Excel文件中。设置`index=False`可以避免保存时生成默认索引列。

注意：这里假设第一列的索引为0。如果实际情况不同，请将`iloc[:, 0]`中的索引号更改为正确的列索引。

python 从excel中提取第一列为53889的包含其所在行的所有数据保存到新的excel中

要从Excel中提取第一列包含值为53889的所有行数据，并保存到新的Excel文件中，你可以使用`pandas`库。确保已经安装了pandas库，然后可以按照以下方式进行操作：

import pandas as pd

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

# 提取第一列包含值为53889的所有行数据
filtered_df = df[df.iloc[:, 0] == 53889]

# 将提取的数据保存到新的Excel文件
filtered_df.to_excel('filtered_data.xlsx', index=False)

请将`file.xlsx`替换为你要读取的Excel文件路径。以上代码将读取Excel文件并将其存储在一个名为`df`的DataFrame对象中。然后，使用条件过滤来提取第一列包含值为53889的所有行数据，并将结果存储在`filtered_df`中。最后，使用`to_excel`方法将提取的数据保存到名为`filtered_data.xlsx`的新Excel文件中。设置`index=False`可以避免保存时生成默认索引列。

注意：这里假设第一列的索引为0。如果实际情况不同，请将`iloc[:, 0]`中的索引号更改为正确的列索引。