使用pandas读取excel第一列数据并将其转成列表， 批量修改指定的数据，并重新保存excel

### 回答1：
首先，你需要安装pandas库：

pip install pandas

然后，你可以使用下面的代码来读取Excel文件的第一列数据并将其转换为列表：

import pandas as pd

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

# 获取第一列数据并转换为列表
column_data = df['列名'].tolist()

批量修改指定的数据，可以使用pandas的df.loc[]方法：

df.loc[df['列名'] == '需要修改的数据', '列名'] = '新的数据'

最后，可以使用df.to_excel()方法将修改后的数据保存到Excel文件中：

df.to_excel('新的文件名.xlsx', index=False)

### 回答2：
使用pandas库可以很方便地读取和处理Excel数据。首先，我们需要导入pandas库并加载Excel文件。假设Excel文件名为"example.xlsx"，文件只有一个工作表。

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("example.xlsx")

# 获取第一列数据并转成列表
col1 = df.iloc[:, 0].tolist()

接下来，我们可以对转换后的列表col1进行指定数据的批量修改。比如，我们要将列表中的所有值为"old_value"的元素修改为"new_value"：

# 批量修改指定的数据
new_col1 = [value if value != "old_value" else "new_value" for value in col1]

修改完成后，我们将修改后的列表赋值给原来的DataFrame的第一列，并重新保存为Excel文件：

# 将修改后的列表重新赋值给DataFrame的第一列
df.iloc[:, 0] = new_col1

# 重新保存Excel文件
df.to_excel("example_modified.xlsx", index=False)

以上代码将会将修改后的数据保存为名为"example_modified.xlsx"的Excel文件，其中"index=False"参数表示不保存行索引信息。

### 回答3：
使用pandas读取excel文件并将第一列数据转成列表的步骤如下：

1. 首先，我们需要导入pandas库，并使用pandas的read_excel函数读取excel文件，如下所示：

   import pandas as pd

   excel_file = '文件路径.xlsx'
   df = pd.read_excel(excel_file)

2. 接下来，我们可以将第一列的数据提取出来并转成列表，可以使用pandas中的iloc方法来实现，如下所示：

    column_data = df.iloc[:, 0].tolist()

这里的`:，0`表示提取所有行的第一个列的数据，tolist()函数用于将提取的数据转成列表。

3. 接下来，我们可以对列表中的数据进行批量修改。假设我们要将列表中的所有数字都乘以2，可以使用列表解析来实现，如下所示：

    modified_data = [data * 2 for data in column_data]

在这个例子中，我们使用了列表解析将列表中的每个元素都乘以2。

4. 最后，我们可以将修改后的数据重新保存到excel文件中。可以使用pandas的DataFrame来创建包含修改后数据的新数据框，并使用to_excel函数保存到excel文件中，如下所示：

    new_df = pd.DataFrame({'修改后的数据': modified_data})
    new_excel_file = '新的文件路径.xlsx'
    new_df.to_excel(new_excel_file, index=False)

在这个例子中，我们使用了DataFrame来创建一个包含修改后数据的新数据框，并使用to_excel函数将数据保存为excel文件，设置index=False表示不保存行索引。

综上所述，使用pandas读取excel文件中的第一列数据并转成列表，批量修改指定数据并重新保存至excel的代码如下：

import pandas as pd

# 读取excel文件
excel_file = '文件路径.xlsx'
df = pd.read_excel(excel_file)

# 将第一列数据转成列表
column_data = df.iloc[:, 0].tolist()

# 批量修改数据
modified_data = [data * 2 for data in column_data]

# 创建包含修改后数据的新数据框
new_df = pd.DataFrame({'修改后的数据': modified_data})

# 保存至新的excel文件中
new_excel_file = '新的文件路径.xlsx'
new_df.to_excel(new_excel_file, index=False)