excel中包含所有物料的采购记录，包含物料号、时间、价格等信息，python如何获取物料的最低价

在Excel中处理这类数据并提取最低价，可以使用Python的数据分析库pandas来操作。首先，你需要安装pandas库，如果还没有的话，可以通过pip install pandas命令安装。

下面是一个基本步骤：

1. **读取Excel文件**:
使用`pandas.read_excel()`函数读取Excel文件，假设文件名为'material_records.xlsx'，并且数据位于工作表的第一张表('Sheet1')。

   import pandas as pd
   df = pd.read_excel('material_records.xlsx', sheet_name='Sheet1')

2. **清理数据**:
检查是否有缺失值或异常值，如果有的话，可以用`df.dropna()`或`df.replace()`处理。

3. **查找最低价**:
创建一个新的列来存储最低价格，你可以通过按物料号分组然后取每个物料的最低价格来实现。

   lowest_prices = df.groupby('物料号')['价格'].min()

这将返回一个Series，其中索引是物料号，值是对应物料的最低价格。

4. **结果展示或保存**:
如果你想查看最低价格列表，可以直接打印`lowest_prices`。如果你需要这个结果数据结构插入回原数据框，可以创建一个新的DataFrame：

   df['最低价格'] = lowest_prices
   df.to_excel('updated_material_records.xlsx', index=False)  # 或者直接保存到新的Excel文件

注意：这个例子假设你的Excel表格已经按照物料号排序了，如果没有，则需要先对数据进行排序。另外，'价格'字段名应替换为你实际的列名。