用python对excel数据进行判断，大于的为1小于的为0

可以使用Python中的pandas模块读取Excel数据，并使用apply函数对每个单元格进行判断，然后将结果写回Excel文件中。下面是一个实现的示例代码：

import pandas as pd

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

# 定义判断函数
def judge(x):
    if x > 0:
        return 1
    else:
        return 0

# 对每个单元格进行判断
result = df.applymap(judge)

# 将结果写回Excel文件
result.to_excel('output.xlsx', index=False)

在上面的代码中，我们首先使用pandas模块的read_excel函数读取Excel文件，并将其保存为一个DataFrame对象df。然后，定义一个判断函数judge，该函数接受一个参数x，并返回0或1，表示该值是否大于0。接着，使用DataFrame对象的applymap函数对每个单元格应用judge函数，并将结果保存为一个新的DataFrame对象result。最后，使用DataFrame对象的to_excel函数将结果写回Excel文件中。

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用python对excel某一列数据进行判断，大于的为1小于的为0并作为新的excel输出

可以使用Python中的pandas模块读取Excel数据，并使用apply函数对指定列的每个单元格进行判断，然后将结果保存为新的Excel文件。下面是一个实现的示例代码：

import pandas as pd

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

# 定义判断函数
def judge(x):
    if x > 0:
        return 1
    else:
        return 0

# 对指定列的每个单元格进行判断
result = df['column_name'].apply(judge)

# 将结果保存为新的Excel文件
result.to_excel('output.xlsx', index=False, header=['new_column_name'])

在上面的代码中，我们首先使用pandas模块的read_excel函数读取Excel文件，并将其保存为一个DataFrame对象df。然后，定义一个判断函数judge，该函数接受一个参数x，并返回0或1，表示该值是否大于0。接着，使用DataFrame对象的apply函数对指定列的每个单元格应用judge函数，并将结果保存为一个新的Series对象result。最后，使用Series对象的to_excel函数将结果保存为新的Excel文件中，其中index=False表示不需要保存索引，header=['new_column_name']表示新的列名为new_column_name。

python筛选excel数据 第四列数据大于一个数且小于一个数的行

假设我们要筛选的数据文件名为data.xlsx，数据在第一个sheet中，我们可以使用openpyxl库和pandas库来处理数据。

代码如下：

import openpyxl
import pandas as pd

# 打开 excel 文件
wb = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')

# 选择第一个 sheet
sheet = wb.active

# 读取数据
data = sheet.values

# 转换成 pandas 的 DataFrame 格式
df = pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4'])

# 筛选第四列数据大于 10 小于 20 的行
result = df[(df['col4'] > 10) & (df['col4'] < 20)]

# 输出结果
print(result)

在代码中，我们使用 openpyxl 库打开 excel 文件，并选择第一个 sheet。然后使用 pandas 的 DataFrame 格式来读取数据，并指定每一列的名称。接着，我们可以使用 DataFrame 的筛选操作来筛选数据，最后输出结果即可。

在这个例子中，我们筛选的条件为第四列数据大于 10 小于 20 的行。你可以根据你的实际需求来修改这个条件。