Python 根据筛选条件去筛选Excel文件数据

你可以使用 Pandas 库来读取 Excel 文件数据，并根据筛选条件进行数据筛选。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

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

# 根据筛选条件进行数据筛选
filtered_data = df[(df['列名1'] == '条件1') & (df['列名2'] >= 10)]

# 将筛选后的数据保存到新的 Excel 文件中
filtered_data.to_excel('filtered_data.xlsx', index=False)

其中，`data.xlsx` 是你要读取的 Excel 文件名，`列名1` 和 `列名2` 是你要根据的筛选条件所在的列名，`条件1` 是你要筛选的条件值，`10` 是你要筛选的条件值。筛选后的数据会保存到名为 `filtered_data.xlsx` 的新 Excel 文件中，`index=False` 表示不保存索引列。

相关问题

python excel按条件筛选数据

可以使用pandas库来筛选Excel数据。以下是一个例子：

假设有一个名为“data.xlsx”的Excel文件，其中包含三列数据：Name, Age和Gender。

要筛选出所有年龄大于等于18岁的数据，可以进行如下操作：

import pandas as pd

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

# 筛选出年龄大于等于18岁的数据
result = df[df["Age"] >= 18]

# 输出结果
print(result)

上述代码中，首先使用pandas的read_excel()函数读取Excel文件，并将其存储在名为“df”的DataFrame对象中。

然后，使用DataFrame对象的索引功能，筛选出所有年龄大于等于18岁的数据，并将结果存储在名为“result”的新DataFrame对象中。

最后，使用print()函数输出结果。

python批量筛选excel数据

好的，可以使用Python中的pandas库来批量筛选Excel数据。首先需要导入pandas库，然后使用pandas中的read_excel函数读取Excel文件，并使用pandas中的DataFrame对象来处理数据。然后可以使用DataFrame的筛选功能来筛选所需数据，最后可以将结果保存为新的Excel文件。需要注意的是，Excel文件的路径需要用反斜杠“\”进行转义。希望能对您有所帮助。