python讀取一個excel在第四列篩選出當天日期如2023/06/01的數據,然後將第三列第六列第九列的單元格合并為一個，然後刪除重複行保留唯一的數據，

好的，我来为你解答这个问题。

首先，你需要安装 `pandas` 和 `xlrd` 模块来读取和处理 Excel 文件。你可以通过以下命令来安装这两个模块：

pip install pandas xlrd

然后，你可以使用以下代码来实现你的需求：

import pandas as pd

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

# 筛选出第四列中等于当天日期的数据
today = pd.Timestamp.today().strftime('%Y/%m/%d')
df = df[df.iloc[:, 3] == today]

# 合并第三列、第六列、第九列的数据
df['merged'] = df.iloc[:, [2, 5, 8]].apply(lambda x: ','.join(x.dropna().astype(str)), axis=1)

# 删除重复行并保留唯一的数据
df.drop_duplicates(subset=['merged'], inplace=True)

# 输出结果
print(df)

其中，`your_file.xlsx` 是你要读取的 Excel 文件名，你需要将其替换为你自己的文件名。`pd.Timestamp.today().strftime('%Y/%m/%d')` 用于获取当天日期，你也可以手动输入日期来筛选数据。

代码中的注释会帮助你理解每一步的操作。如果你有任何疑问，请随时问我。

相关问题

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“，并制作一个窗口画面显示这些信息，要求窗口有筛选功能

好的，我可以为您提供这个程序。首先，需要安装 openpyxl 和 tkinter 两个库，可以使用以下命令进行安装：

pip install openpyxl
pip install tkinter

然后，您可以使用以下代码来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：

import openpyxl
import datetime

# 读取 Excel 文件
wb = openpyxl.load_workbook('备件信息.xlsx')
sheet = wb.active

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

# 创建新的 Excel 文件
new_wb = openpyxl.Workbook()
new_sheet = new_wb.active

# 写入表头
new_sheet.append(['物品名称', '厂家', '规格型号', '计量单位', '存放地点', '当前库存', '安全库存', '备注'])

# 遍历每一行，找出当前库存小于安全库存的备件信息
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    if row[5] < row[6]:
        new_sheet.append(row)

# 保存新的 Excel 文件
new_wb.save(f'{date}安全库存低的备件.xlsx')

接下来，您可以使用以下代码来制作一个窗口画面显示这些信息，并添加筛选功能：

import tkinter as tk
import openpyxl

# 读取 Excel 文件
wb = openpyxl.load_workbook('备件信息.xlsx')
sheet = wb.active

# 创建窗口
window = tk.Tk()
window.title('备件信息')
window.geometry('800x500')

# 创建表格
table = tk.Label(window, text='')
table.pack()

# 遍历每一行，找出当前库存小于安全库存的备件信息
data = []
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    if row[5] < row[6]:
        data.append(row)

# 显示表格
table_text = '物品名称\t厂家\t规格型号\t计量单位\t存放地点\t当前库存\t安全库存\t备注\n'
for row in data:
    table_text += f'{row[0]}\t{row[1]}\t{row[2]}\t{row[3]}\t{row[4]}\t{row[5]}\t{row[6]}\t{row[7]}\n'
table.config(text=table_text)

# 添加筛选功能
def filter_table():
    filter_data = []
    keyword = keyword_entry.get()
    for row in data:
        if keyword in str(row):
            filter_data.append(row)
    table_text = '物品名称\t厂家\t规格型号\t计量单位\t存放地点\t当前库存\t安全库存\t备注\n'
    for row in filter_data:
        table_text += f'{row[0]}\t{row[1]}\t{row[2]}\t{row[3]}\t{row[4]}\t{row[5]}\t{row[6]}\t{row[7]}\n'
    table.config(text=table_text)

keyword_label = tk.Label(window, text='关键字：')
keyword_label.pack(side='left')
keyword_entry = tk.Entry(window)
keyword_entry.pack(side='left')
filter_button = tk.Button(window, text='筛选', command=filter_table)
filter_button.pack(side='left')

window.mainloop()

运行以上代码后，会弹出一个窗口，显示当前库存小于安全库存的备件信息，并且可以使用筛选功能按照关键字筛选信息。

使用python的pandas操作Excel，将第一列分组，筛选第二列为“是”，判断第三列是否具有重复值，将具有复值对应的行的第四列的标记为“是”，将具有重复值对应所有行的第五列的值拼接一起并将拼接结果输出到对应行的第六列，完整代码

好的，以下是完整的代码：

import pandas as pd

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

# 按照第一列分组
grouped = df.groupby(df.columns[0])

# 循环每个分组
for group_name, group_df in grouped:
    # 筛选第二列为“是”的行
    is_true_rows = group_df[group_df.iloc[:, 1] == '是']
    # 判断第三列是否具有重复值
    if is_true_rows.iloc[:, 2].duplicated().any():
        # 将具有重复值对应的行的第四列的标记为“是”
        is_true_rows.iloc[:, 3] = '是'
        # 将具有重复值对应所有行的第五列的值拼接一起并将拼接结果输出到对应行的第六列
        duplicated_values = is_true_rows.iloc[:, 4].str.cat(sep=',')
        is_true_rows.iloc[:, 5] = duplicated_values
    # 更新原始数据
    df.loc[is_true_rows.index] = is_true_rows

# 将更新后的数据写入Excel文件
df.to_excel('updated_example.xlsx', index=False)

注意：在读取和写入Excel文件时，需要指定文件名和路径。此外，由于要更新原始数据，因此需要使用`loc`方法，而不是直接对分组的数据进行操作。