pandas解压..gz文件，解压出来之后是excel文件再读取

可以使用`pandas`库的`read_csv`函数来读取`.gz`文件，并将其解压为`.csv`文件。然后，你可以使用`pandas`库的`read_excel`函数来读取解压后的`.csv`文件。

以下是一个例子：

import pandas as pd
import gzip

# 解压.gz文件并将其读取为csv
with gzip.open('file.gz', 'rb') as f_in:
    with open('file.csv', 'wb') as f_out:
        f_out.write(f_in.read())

# 读取解压后的csv文件
df = pd.read_csv('file.csv')

# 读取解压后的csv文件并转换为Excel文件
df.to_excel('file.xlsx', index=False)

在上面的代码中，我们使用`gzip`库的`open`函数来打开`.gz`文件，并使用`open`函数创建一个新文件来存储解压后的`.csv`文件。然后，我们使用`pandas`库的`read_csv`函数来读取解压后的`.csv`文件，并使用`to_excel`函数将其转换为Excel文件。

相关问题

pandas解压.dat.gz文件解压出来之后是excel文件

Pandas可以读取Excel文件和Gzipped文件，你可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取压缩文件，解压缩并读取Excel文件
df = pd.read_excel('file.dat.gz', compression='gzip')

其中，`'file.dat.gz'` 是你的压缩文件的路径。`compression='gzip'` 表示文件是Gzipped文件，需要解压缩。读取压缩文件时，Pandas会自动解压缩文件并读取Excel文件。读取完成后，你可以对`df`进行操作和分析。

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import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 筛选出“性别”列为“男”的数据
male_data = data[data['性别'] == '男']

这样，变量male_data中就保存了筛选后的数据。