用python对excel数据进行筛选再保存到新的excel文件中

以下是用Python对Excel数据进行筛选并保存到新的Excel文件中的示例代码：

import pandas as pd

# 读取原始Excel文件
data = pd.read_excel('原始文件.xlsx')

# 根据条件筛选数据
filtered_data = data[data['条件列名'] == '条件值']

# 保存筛选后的数据到新的Excel文件
filtered_data.to_excel('筛选后的文件.xlsx', index=False)

在代码中，我们首先使用pandas库的read_excel函数读取原始Excel文件。然后，我们使用筛选条件对数据进行筛选，并将筛选后的数据保存到一个名为filtered_data的变量中。最后，我们使用to_excel函数将filtered_data保存到一个新的Excel文件中，并指定index=False以避免保存索引列。您需要将代码中的“原始文件.xlsx”和“筛选后的文件.xlsx”替换为您自己的文件名，并将“条件列名”和“条件值”替换为您自己的筛选条件。

相关问题

python筛选excel数据保存到新表

Python是一种高级编程语言，支持万能的数据处理，包括Excel文件的操作。常用的Python包为pandas，可以读取Excel表格数据，并对数据进行筛选和保存操作。

为了筛选Excel数据，并保存到新表，首先需要获取Excel表格的数据。在pandas中使用read_excel()函数读取Excel文件，然后通过DataFrame类型对数据进行操作和筛选。

例如，我们可以通过DataFrame.drop()函数删除不需要的行和列，DataFrame.loc()函数进行数据筛选操作等。最后，使用to_excel()函数将筛选并处理好的数据保存到新的Excel表格中。

另外，也可以通过openpyxl库，将指定的数据读取到内存中，然后对数据进行筛选操作，再将数据保存到新的Excel表格中。其中，openpyxl库允许用户对Excel表格单元格的属性进行操作，简单易用。

总之，Python支持多种方式将Excel数据筛选并存储到新表，主要是通过pandas和openpyxl两个库进行操作。这些方法具有简洁、高效、易于扩展等特点，所以Python是数据分析和处理的好帮手。

用python对excel数据进行筛选并提取代码

以下是一个使用 Python 和 pandas 库对 Excel 数据进行筛选和提取的示例代码：

import pandas as pd

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

# 筛选出符合条件的行
subset = df[(df['Column1'] == 'Value1') & (df['Column2'] > 10)]

# 保存符合条件的行到新的 Excel 文件中
subset.to_excel('subset.xlsx', index=False)

在这个示例代码中，我们首先使用 pandas 库的 `read_excel()` 函数读取名为 `example.xlsx` 的 Excel 文件。然后，我们使用 pandas 的数据筛选功能，筛选出列 `Column1` 的值为 `Value1` 且列 `Column2` 的值大于 10 的行。最后，我们使用 `to_excel()` 函数将筛选出的行保存到名为 `subset.xlsx` 的新 Excel 文件中。

需要注意的是，这个示例代码假定 Excel 文件中有名为 `Column1` 和 `Column2` 的列，并且这些列的数据类型允许使用 `==` 和 `>` 运算符进行比较。如果你的 Excel 文件结构不同，请根据实际情况修改代码。