Python清洗Excel表数据并保存到新表

在Python中，我们可以使用pandas库来处理Excel表格数据，包括清洗和转换。以下是一个简单的步骤：

1. 首先，安装必要的库：如果你还没有安装`pandas`和`openpyxl`或`xlrd`（读取旧版本Excel文件），可以运行：

   pip install pandas openpyxl (对于新版Excel) 或 pip install pandas xlrd (对于旧版Excel)

2. 使用`pandas`打开Excel文件：

   import pandas as pd

   df = pd.read_excel('原文件.xlsx')

3. 清洗数据：
- 删除不需要的列：`df = df.drop('column_name', axis=1)`
- 处理缺失值：`df = df.fillna(value)` 或 `df = df.dropna()`（选择是否保留缺失值）
- 数据类型转换：`df['column'] = df['column'].astype(new_data_type)`
- 正则表达式替换或清洗文本：`df['column'] = df['column'].str.replace(pattern, replacement)`

4. 创建新表并保存：

   cleaned_df = ... # 对df进行清洗操作后的结果
   cleaned_df.to_excel('新文件.xlsx', index=False)  # 保存到新的Excel文件，index=False表示不保存索引

记得将上述代码中的"原文件.xlsx"、"column_name"等替换为你实际的数据文件名和需要操作的列名。