如果只想读取列名为年份中，所有2013年的数据呢

你可以在读取Excel文件时使用`usecols`参数来指定需要读取的列，然后使用`query`方法来筛选出年份为2013的所有行。具体的代码如下：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，并只选择包含年份和数据的两列
df = pd.read_excel('file.xlsx', usecols=['年份', '数据'])

# 筛选出年份为2013的所有行
df_2013 = df.query('年份 == 2013')

在上面的代码中，`usecols`参数指定了只需要读取包含年份和数据的两列。然后，我们使用`query`方法来筛选出年份为2013的所有行，将结果存储在`df_2013`中。注意，在使用`query`方法时，需要使用单引号将条件括起来。

相关问题

如果我只想要第二第三行数据为整数呢？

如果你只想让DataFrame的第二行和第三行特定列的数据作为整数类型，那么你需要在读取完数据后手动设置这些行对应列的dtype。假设你已经有一个名为`df`的DataFrame，并且你想要修改'second_row_column'和'third_row_column'这两列的数据类型：

# 首先，确认列名
column_names = ['second_row_column', 'third_row_column']

# 然后，选择需要修改的那一行
first_not_int = df.iloc[[0], :]  # 第一行，因为默认从0开始计数
int_rows = df.iloc[[1, 2], :]

# 对于int_rows，我们可以直接设置数据类型的列
for col in column_names:
    if col in int_rows.columns:
        int_rows[col] = int_rows[col].astype(int)

# 合并两部分
updated_df = pd.concat([first_not_int, int_rows])

# 这样，'second_row_column'和'third_row_column'就会显示为整数类型，而第一行则保持不变

请注意，这里假设"第二行"和"第三行"是按索引计数的，如果索引不是连续的，你需要相应调整。

pandas读取excel文件后将列名为门店名称的数据导出

在Python中，使用pandas库可以方便地读取Excel文件，并对数据进行处理后导出。以下是一个基本的操作流程：

1. 首先，确保已经安装了`pandas`和`openpyxl`（用于读写Excel文件）这两个库。如果没有安装，可以使用pip命令进行安装：

pip install pandas openpyxl

2. 使用`pandas`的`read_excel`函数读取Excel文件。例如，如果你的Excel文件名为`data.xlsx`，并且你想要读取名为`门店名称`的列，可以这样做：

import pandas as pd

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

3. 接下来，假设你的DataFrame中的列名确实包含了`门店名称`，你可以通过列名直接访问这一列，并导出这部分数据。例如，将`门店名称`这一列的数据导出为一个新的CSV文件：

# 假设'门店名称'是你想要导出的数据的列名
门店名称 = df['门店名称']

# 将数据导出到新的CSV文件中，这里以'shop_names.csv'作为文件名
门店名称.to_csv('shop_names.csv', index=False)

注意，`index=False`参数是为了避免将DataFrame的索引也导出到CSV文件中。

4. 请确保文件名和路径正确，且有足够的权限进行文件写入操作。