list1=[1,3,5,7],list1为excel中行的索引，Excel表格有100行，将索引中的行保存到新的工作表中。

你可以使用Python中的pandas库来完成这个任务。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 要保存的行的索引
index_to_save = [1, 3, 5, 7]

# 选择要保存的行
df_to_save = df.iloc[index_to_save]

# 新建一个Excel文件并写入数据
with pd.ExcelWriter('new_file.xlsx') as writer:
    df_to_save.to_excel(writer, index=False)

这个示例代码假设你的Excel文件名为`your_file.xlsx`，其中包含100行数据。`index_to_save`变量是一个包含要保存的行的索引的列表。代码通过`iloc`方法选择要保存的行，并将这些行保存到名为`df_to_save`的新数据框中。最后，使用`ExcelWriter`将`df_to_save`写入一个新的Excel文件`new_file.xlsx`中。

相关问题

帮我优化这段代码：def readCSVFile（demand_file，depot_file，model）： with open（demand_file，'r'） as f： demand_reader=csv.demand_reader 中行的 DictReader（f）：需求 = 需求（） demand.id = int（row['id']） demand.x_coord = float（row['x_coord']） demand.y_coord = float（row['y_coord']） demand.demand = float（row['demand']） demand.start_time=float（row['start_time']） demand.end_time=float（row['end_time']） demand.service_time=float（row['service_time']） model.demand_dict[demand.id] = 需求 model.demand_id_list.append（demand.id） model.number_of_demands=len（model.demand_id_list） with open（depot_file， 'r'） 作为 f： depot_reader = csv。depot_reader 中行的字典阅读器（f）：车辆 = 车辆（） vehicle.depot_id = 行['depot_id'] vehicle.x_coord = float（row['x_coord']） vehicle.y_coord = float（row['y_coord']） vehicle.type = row['vehicle_type'] vehicle.capacity=float（row['vehicle_capacity']） vehicle.free_speed=float（row['vehicle_speed']） vehicle.numbers=float（row['number_of_vehicle']） vehicle.fixed_cost=float（row['fixed_cost']） vehicle.variable_cost=float（row['variable_cost']） vehicle.start_time=float（row['start_time']） vehicle.end_time=float（row['end_time']） model.vehicle_dict[vehicle.type] = Vehicle model.vehicle_type_list.append（vehicle.type）

可以考虑使用 Pandas 库来读取 CSV 文件，这样可以更加高效地读取和处理数据。下面是使用 Pandas 的示例代码：

import pandas as pd

def readCSVFile(demand_file, depot_file, model):
    demand_df = pd.read_csv(demand_file)
    demand_df['id'] = demand_df['id'].astype(int)
    demand_df['x_coord'] = demand_df['x_coord'].astype(float)
    demand_df['y_coord'] = demand_df['y_coord'].astype(float)
    demand_df['demand'] = demand_df['demand'].astype(float)
    demand_df['start_time'] = demand_df['start_time'].astype(float)
    demand_df['end_time'] = demand_df['end_time'].astype(float)
    demand_df['service_time'] = demand_df['service_time'].astype(float)
    model.demand_dict = demand_df.set_index('id').to_dict('index')
    model.demand_id_list = demand_df['id'].tolist()
    model.number_of_demands = len(model.demand_id_list)

    depot_df = pd.read_csv(depot_file)
    depot_df['x_coord'] = depot_df['x_coord'].astype(float)
    depot_df['y_coord'] = depot_df['y_coord'].astype(float)
    depot_df['capacity'] = depot_df['vehicle_capacity'].astype(float)
    depot_df['free_speed'] = depot_df['vehicle_speed'].astype(float)
    depot_df['numbers'] = depot_df['number_of_vehicle'].astype(float)
    depot_df['fixed_cost'] = depot_df['fixed_cost'].astype(float)
    depot_df['variable_cost'] = depot_df['variable_cost'].astype(float)
    depot_df['start_time'] = depot_df['start_time'].astype(float)
    depot_df['end_time'] = depot_df['end_time'].astype(float)
    model.vehicle_dict = depot_df.set_index('vehicle_type').to_dict('index')
    model.vehicle_type_list = depot_df['vehicle_type'].tolist()

这里使用了 Pandas 的 `read_csv` 方法来读取 CSV 文件，并且对列进行了类型转换。读取的数据可以通过 `set_index` 方法设置索引，然后转换为字典。最后将需要的数据存储到 `model` 对象中。

listcontrol删除一行

要删除 List Control 中的一行，可以使用以下步骤：

1. 获取所选行的索引：

int nIndex = pListCtrl->GetNextItem(-1, LVNI_SELECTED);

2. 删除该行：

pListCtrl->DeleteItem(nIndex);

这里，`pListCtrl` 是指向 List Control 的指针。

完整的代码示例：

// 获取 List Control 中选中行的索引
int nIndex = pListCtrl->GetNextItem(-1, LVNI_SELECTED);

// 如果有选中的行
if (nIndex != -1)
{
    // 删除该行
    pListCtrl->DeleteItem(nIndex);
}