python怎么读取excel表中特定的多个行列并生成新的Excel表

在Python中，可以使用`pandas`库来读取Excel表中的特定多个行列并生成新的Excel表。以下是基本的步骤：

1. 安装`pandas`库和`openpyxl`引擎（如果还没有安装的话），这两个库可以通过pip命令安装：

   pip install pandas openpyxl

2. 使用`pandas`的`read_excel`函数读取Excel文件。你可以指定需要读取的特定行和列。

3. 利用切片、布尔索引等方法获取你感兴趣的特定数据。

4. 使用`to_excel`方法将筛选后的数据写入新的Excel文件。

下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('原始文件.xlsx', sheet_name='Sheet1')  # 指定sheet名称

# 选择特定的行和列
# 假设我们想选择第3行到第5行，第2列和第4列的数据
selected_rows = df.iloc[2:5]  # 从第3行到第5行
selected_columns = selected_rows.iloc[:, [1, 3]]  # 选择第2列和第4列

# 将筛选后的数据写入新的Excel文件
selected_columns.to_excel('新文件.xlsx', sheet_name='Sheet1')  # 保存为新的Excel文件

注意：在实际操作中，行和列的索引可能需要根据实际情况调整，因为索引是从0开始的。

相关问题

python提取多个表格文件的特定行列数据生成表格

好的，针对这个问题，您可以使用Python中的Pandas库来处理表格数据，具体步骤如下：

1. 使用Pandas的read_excel方法读取多个表格文件并将其合并为一个数据框。

例如：

import pandas as pd

# 读取多个表格文件
df1 = pd.read_excel('file1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('file2.xlsx')
df3 = pd.read_excel('file3.xlsx')

# 合并为一个数据框
df = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)

2. 使用Pandas的loc方法根据特定行列数据来筛选出需要的数据，并生成新的数据框。

例如：

# 筛选出第1、3、5列和第3、5、7行的数据
new_df = df.loc[[2, 4, 6], ['col1', 'col3', 'col5']]

其中，loc方法的第一个参数是行索引，可以传入一个列表或者使用Python中的切片方式来选取需要的行；第二个参数是列索引，同样也可以传入一个列表或者使用切片方式来选取需要的列。

3. 使用Pandas的to_excel方法将生成的新数据框保存为Excel文件。

例如：

# 将新数据框保存为Excel文件
new_df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

其中，to_excel方法的第一个参数是需要保存的Excel文件名，第二个参数指定是否包含行索引，默认为True，如果需要去掉行索引，则设置为False即可。

希望这个回答能够帮到您，如果您有任何其他问题，欢迎继续提问。

提取多个表格特定行列数据生成表格

可以使用Python库 pandas 对表格进行筛选并生成新的表格。具体来说，可以使用 loc 或 iloc 方法获取特定行列的数据，然后用这些数据新建一个表格。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取原始表格
df = pd.read_excel('file.xlsx')

# 提取特定的行列数据
new_df = df.loc[[0, 2, 4], ['列名1', '列名3', '列名5']]
# 或者使用 iloc
# new_df = df.iloc[[0, 2, 4], [0, 2, 4]]

# 保存新表格
new_df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

需要根据实际情况修改列名和行列索引。如果需要处理多个表格，可以将上述代码封装为一个函数并遍历文件夹中的所有表格文件。