选择excel第五列值为1的行，将这行的第一列加载到一个新的excel表格

可以使用Python中的pandas库来实现这个任务。以下是实现代码：

import pandas as pd

# 读取原始Excel文件
df = pd.read_excel('original_file.xlsx')

# 选择第五列值为1的行
df_filtered = df[df.iloc[:, 4] == 1]

# 提取第一列数据
new_df = df_filtered.iloc[:, 0]

# 创建新的Excel文件并将第一列数据写入
new_df.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

解释一下代码：

1. 首先使用`pd.read_excel()`函数读取原始Excel文件，并将其存储在变量`df`中。
2. 使用`df.iloc[:, 4] == 1`选择第五列值为1的行，并将结果存储在变量`df_filtered`中。
3. 使用`df_filtered.iloc[:, 0]`提取`df_filtered`中的第一列数据，并将结果存储在变量`new_df`中。
4. 使用`new_df.to_excel()`函数创建新的Excel文件，并将`new_df`中的数据写入其中。`index=False`参数表示不将行索引写入Excel文件。

相关问题

pandas将excel表格的第五行确实值自动填充为

在pandas中，当你读取Excel文件时，默认情况下，它会将每一列的数据作为Series（一维数组）加载到DataFrame中。如果你想指定特定行或列的操作，可能需要直接使用`read_excel()`函数的一些参数。

然而，pandas本身并没有内置的功能可以"自动填充"某一行的确值。如果你想要读取Excel文件并直接修改第五行的数据，你可以在读取文件后通过索引来访问那一行，然后手动设置其值。这里有一个简单的例子：

# 假设你已经有了一个名为df的DataFrame，它是从Excel文件读取的
import pandas as pd

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

# 如果你想更新第五行（即索引为4，因为pandas的索引是从0开始的），你可以这样做：
df.iloc[4] = {'column1': value1, 'column2': value2, ...}  # 替换'column1'，'column2'为实际的列名，value1, value2为对应的值

# 或者，如果你知道列名而不是索引，可以这样写：
df.loc['row_name'] = {'column1': value1, 'column2': value2, ...}

# 保存更改回Excel文件
df.to_excel('updated_file.xlsx', index=False)

下一步，我需要对Excel表格中的前几列数据放到一个表格里，倒数第三列放到一个表格里

要将Excel表格中的特定列数据提取到两个独立的表格中，你可以使用MATLAB的`readtable`或`xlsread`函数读取Excel文件，然后利用`(:, :)`操作符选择你需要的列。这里有一个基本的例子：

% 加载Excel文件
data = readtable('your_excel_file.xlsx'); % 替换'your_excel_file.xlsx'为你的文件名

% 提取前几列（假设第一列为1，替换为你实际的列编号）
columns1 = data(:, 1:min(3, size(data, 2))); % 取前3列，如果超过3列，需调整数字

% 提取倒数第三列
column3_last = data(:, end-2); % 倒数第三列，假设总共有5列

% 创建新表并保存结果
new_table1 = table(columns1);
new_table2 = table(column3_last);

% 如果你想把它们保存成新的Excel文件
writetable(new_table1, 'table1.xlsx');
writetable(new_table2, 'table2.xlsx');