python对excel数据筛选后输出新的excel

你可以使用Python的第三方库pandas来读取和操作Excel文件。下面是一个示例代码，它将读取一个名为input.xlsx的Excel文件中的数据，并根据特定的条件筛选数据，然后将结果保存到名为output.xlsx的新Excel文件中。

import pandas as pd

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

# 筛选数据
df_filtered = df[df["Column1"] > 10]

# 保存为新Excel文件
df_filtered.to_excel("output.xlsx", index=False)

在这个示例中，我们使用了pandas库的read_excel方法来读取Excel文件，并使用DataFrame的条件筛选功能来筛选数据。最后，我们使用to_excel方法将结果保存为新的Excel文件。你可以根据需要更改条件和文件名。

相关问题

python对excel的sheet筛选后输出新的excel

你可以使用Python中的pandas库来实现对Excel文件的筛选和输出。具体步骤如下：

1. 安装pandas库：在命令行中输入`pip install pandas`，安装完成后，就可以导入pandas库。

2. 读取Excel文件：使用pandas库中的`read_excel`函数读取Excel文件，例如：`df = pd.read_excel('example.xlsx')`。

3. 筛选数据：使用pandas库中的`query`函数筛选数据，例如：`df_filtered = df.query('column_name == "desired_value"')`。

4. 输出新的Excel文件：使用pandas库中的`to_excel`函数输出新的Excel文件，例如：`df_filtered.to_excel('new_example.xlsx', index=False)`。

完整的代码示例：

import pandas as pd

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

# 筛选数据
df_filtered = df.query('column_name == "desired_value"')

# 输出新的Excel文件
df_filtered.to_excel('new_example.xlsx', index=False)

其中，`column_name`是要筛选的列名，`desired_value`是要筛选的值。`index=False`表示不输出行索引。你可以根据实际情况修改代码。

python对excel数据中所有sheet中一列值大于1000筛选，输出新的excel

你可以使用Python的第三方库pandas来读取和操作Excel文件，同时使用循环遍历每个sheet中的数据。下面是一个示例代码，它将读取一个名为input.xlsx的Excel文件中的所有sheet中的数据，并根据特定的条件筛选数据（一列值大于1000），然后将结果保存到名为output.xlsx的新Excel文件中。

import pandas as pd

# 读取Excel文件
input_file = pd.ExcelFile('input.xlsx')

# 定义一个空的DataFrame，用于存储所有sheet中的数据
all_data = pd.DataFrame()

# 循环遍历每个sheet中的数据
for sheet_name in input_file.sheet_names:
    df = input_file.parse(sheet_name)
    # 筛选数据
    df_filtered = df[df['Column1'] > 1000]
    # 将筛选后的数据添加到all_data中
    all_data = all_data.append(df_filtered)

# 保存为新Excel文件
all_data.to_excel('output.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们首先使用pandas的ExcelFile方法读取Excel文件，然后使用循环遍历每个sheet中的数据，并使用DataFrame的条件筛选功能来筛选数据。最后，我们将筛选后的数据添加到一个空的DataFrame中，并使用to_excel方法将结果保存为新的Excel文件。你可以根据需要更改条件和文件名。