我现在要用python的pandas读取一个excle文件,然后筛选出指定的列,将其中的'万',替换为数字,注意例如1.3万要替换为13000,请帮我写代码

当使用pandas读取Excel文件时，你可以使用`pandas.read_excel()`函数来读取文件，并将其转换为DataFrame对象。然后，你可以使用`DataFrame.replace()`函数来替换特定的值。

以下是一个示例代码，展示如何读取Excel文件、筛选指定列并进行替换：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，假设文件名为data.xlsx
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 指定要筛选的列名
columns_to_keep = ["column1", "column2"]

# 筛选指定列的数据
filtered_df = df[columns_to_keep]

# 将'万'替换为数字
filtered_df.replace('万', '0000', regex=True, inplace=True)

# 输出替换后的结果
print(filtered_df)

在上面的代码中，你需要将`'column1'`和`'column2'`替换为你要筛选的实际列名，将`data.xlsx`替换为你的Excel文件的实际文件名。

`replace()`函数中的`regex=True`表示使用正则表达式进行匹配替换。这样，所有包含'万'的值都会被替换为'0000'。如果你想要更复杂的替换规则，可以使用正则表达式来匹配更多情况。

希望这可以帮助到你！如果还有其他问题，请随时提问。