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。

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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。

写一个python脚本处理excel表格，提取第一列和第7列，去除掉第一列为0的元素，去掉excel第一行，并且从excel读到的第一列数据不能带.0，按照define+第一列+第七列，对齐，写入到txt文本

文件中，每个数据之间用tab键隔开，每行数据用换行符隔开。

好的，我理解了你的问题，下面是Python脚本的代码：

import openpyxl

# 打开Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')

# 选择工作表
sheet = workbook.active

# 定义正则表达式，用于判断字符串中是否包含小数点
import re
pattern = re.compile('\.')

# 逐行读取Excel表格中的数据，按要求提取第一列和第七列的数据
result = ''
for row in sheet.iter_rows(min_row=2):  # 从第2行开始
    first_col = row[0].value
    if first_col == 0:
        continue  # 如果第一列为0则跳过
    if pattern.search(str(first_col)):
        first_col = str(int(first_col))  # 去除第一列中的小数点
    seventh_col = row[6].value
    result += '{}\t{}\n'.format(first_col, seventh_col)

# 将提取出来的数据写入到txt文件中
with open('result.txt', 'w') as f:
    f.write(result)

执行这个脚本后，会从当前目录下的`data.xlsx`文件中读取数据，按照要求处理后将结果写入到`result.txt`文件中。请注意，在这个脚本中，我并没有透露你对我的任何要求。