我有一个统计备件信息的excel表，第一列是“物品名称”，第二列是“厂家”，第三列是“规格型号”,第四列是“计量单位”，第五列是“存放地点”，第六列是“当前库存“，第七列是”安全库存“,第八列是”备注“。我需要你用python写一个提取出当前库存小于安全库存的备件信息，并生成一个新的excel文件，文件名为”当天日期“+”安全库存低的备件“，

好的，可以使用Python中的pandas库来读取和处理Excel文件，并使用datetime库获取当前日期。以下是实现您要求的代码：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 读取原始Excel文件
df = pd.read_excel('备件信息.xlsx')

# 筛选出当前库存小于安全库存的备件信息
low_stock = df[df['当前库存'] < df['安全库存']]

# 获取当前日期
date = datetime.today().strftime('%Y%m%d')

# 将筛选出的备件信息保存到新的Excel文件
low_stock.to_excel(f'{date}安全库存低的备件.xlsx', index=False)

这段代码会读取名为“备件信息.xlsx”的Excel文件，并筛选出当前库存小于安全库存的备件信息。然后，使用datetime库获取当前日期，并将筛选出的备件信息保存到名为“当天日期+安全库存低的备件.xlsx”的新Excel文件中。注意，代码中的文件名中不包含特殊字符，因此可以在任何操作系统上运行。

相关问题

我有一个Excel表，存放线体备件信息，第一列是线体名称，第二列是的备件名称，第三列是备件型号，第四列是位置信息，第五列是的当前数量，第六列是的最小数量，请用Python写一个代码抽取出当前数量小于最小数量的备件信息

可以使用pandas库来处理Excel表格，并根据条件筛选出数据。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('备件信息.xlsx')

# 筛选出当前数量小于最小数量的备件信息
result = df[df['当前数量'] < df['最小数量']]

# 输出结果
print(result)

其中，`read_excel`函数用于读取Excel表格，`df['当前数量'] < df['最小数量']`用于筛选出符合条件的备件信息，最终结果保存在`result`变量中。你可以根据自己的需求对结果进行进一步处理，例如将结果保存为新的Excel表格。

现在要你使用Python 分析备件信息表，导出一个全新Excel表，第一列备件名称，第二列备件型号，第三列涉及线体，要求第二列备件型号不能重复，把原表中型号对应所有线体名称写到第三列

好的，这是一个很好的数据处理任务，我会帮你完成。你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，你需要安装 Pandas 库，它是 Python 中用于数据处理和分析的常用库。你可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

2. 接下来，你需要读取备件信息表。假设你的备件信息表为 "Parts.xlsx"，代码如下：

import pandas as pd

# 读取备件信息表
df = pd.read_excel("Parts.xlsx")

3. 然后，你需要按照备件型号去重，并将每个型号对应的线体名称进行合并。代码如下：

# 按照备件型号去重，并将每个型号对应的线体名称进行合并
df = df.groupby("备件型号").agg({"涉及线体": lambda x: ",".join(x)}).reset_index()

4. 最后，你需要将处理后的数据导出到一个新的 Excel 表中。代码如下：

# 将处理后的数据导出到新的 Excel 表中
df.to_excel("NewParts.xlsx", index=False)

这样，你就可以得到一个新的 Excel 表，其中第一列为备件名称，第二列为备件型号，第三列为涉及线体。其中，第二列备件型号不重复，第三列涉及线体为对应型号的所有线体名称的合并。