python筛选excel值

你可以使用 Pandas 和 Openpyxl 库来筛选 Excel 值。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

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

# 筛选出列名为 'Name' 的所有行，且 'Age' 大于等于 18
filtered_df = df.loc[(df['Name'] == 'John') & (df['Age'] >= 18)]

# 将筛选后的结果写入新的 Excel 文件
filtered_df.to_excel('filtered_example.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们使用 Pandas 的 `read_excel()` 方法读取了一个 Excel 文件，然后使用 `loc[]` 方法筛选出符合条件的行，最后使用 `to_excel()` 方法将结果写入新的 Excel 文件。你可以根据自己的需求修改代码中的列名和筛选条件。

相关问题

python 筛选excel

要使用Python筛选特定的Excel数据，可以按照以下步骤进行操作：

第一步：获取文件夹下所有文件
通过递归查询的方式，可以获取指定文件夹下的所有文件。可以使用以下代码：
[3]

第二步：匹配特征数据
使用pandas库来读取Excel数据，并匹配其中一个单元格的特定数据。可以使用以下代码：

第三步：提取并写入新表
根据匹配到的特定数据，将对应的Excel文件提取出来，并将其写入新的Excel表格。可以使用以下代码：

通过以上步骤，你就可以使用Python筛选特定的Excel数据了。

python筛选excel表

你可以使用Python的pandas库来筛选Excel表中的数据。首先，你需要安装pandas库，可以使用以下命令安装：

pip install pandas

然后，你可以使用pandas的`read_excel()`函数读取Excel表格数据，并将其存储在一个DataFrame对象中。接下来，你可以使用DataFrame对象的各种方法来筛选数据，例如使用条件语句、列名等。

以下是一个简单的示例代码，用于筛选名为"Sheet1"的Excel表中"Age"列大于等于30的数据：

import pandas as pd

# 读取Excel表格数据
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 筛选数据
filtered_data = df[df['Age'] >= 30]

# 打印筛选结果
print(filtered_data)

请确保将"your_file.xlsx"替换为实际的Excel文件路径，以及"Age"替换为实际的列名。根据你的需求，你可以进行更复杂的筛选操作，例如使用多个条件、组合筛选等。你可以查阅pandas文档以了解更多关于数据筛选的方法和技巧。