python筛选excel数据 第四列数据大于一个数且小于一个数的行

假设我们要筛选的数据文件名为data.xlsx，数据在第一个sheet中，我们可以使用openpyxl库和pandas库来处理数据。

代码如下：

import openpyxl
import pandas as pd

# 打开 excel 文件
wb = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')

# 选择第一个 sheet
sheet = wb.active

# 读取数据
data = sheet.values

# 转换成 pandas 的 DataFrame 格式
df = pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2', 'col3', 'col4'])

# 筛选第四列数据大于 10 小于 20 的行
result = df[(df['col4'] > 10) & (df['col4'] < 20)]

# 输出结果
print(result)

在代码中，我们使用 openpyxl 库打开 excel 文件，并选择第一个 sheet。然后使用 pandas 的 DataFrame 格式来读取数据，并指定每一列的名称。接着，我们可以使用 DataFrame 的筛选操作来筛选数据，最后输出结果即可。

在这个例子中，我们筛选的条件为第四列数据大于 10 小于 20 的行。你可以根据你的实际需求来修改这个条件。

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python筛选excel数据 要求符合列大于一个数且小于一个数的行

假设我们要筛选的数据在 Excel 中的单元格范围为 A1:B10，我们可以使用 Pandas 库来读取和处理 Excel 数据。在 Pandas 中，我们可以将 Excel 表格看作一个 DataFrame 对象，使用 loc 和 iloc 方法对 DataFrame 进行筛选和过滤。

以下是一个 Python 实现代码，其中筛选条件为第一列大于 1，第二列小于 5：

import pandas as pd

# 读取 Excel 数据
df = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=None, na_values=['NA'])

# 筛选符合条件的行
filtered_df = df.loc[(df['Column1'] > 1) & (df['Column2'] < 5)]

# 输出符合条件的行
print(filtered_df)

在上面的代码中，我们首先使用 Pandas 的 read_excel 方法读取 Excel 数据，并将结果存储在 DataFrame 对象 df 中。然后，我们使用 loc 方法对 df 进行筛选，其中符合条件的行存储在 filtered_df 中。最后，我们使用 print 函数输出 filtered_df 中的数据。

需要注意的是，在第一次使用 Pandas 读取 Excel 数据前，需要先安装 openpyxl 或 xlrd 库，这两个库可以让 Pandas 读取和处理 Excel 文件。例如，使用 pip 命令安装 openpyxl 库：

pip install openpyxl

python筛选excel数据符合要求行大于一个数且小于一个数怎么写

可以使用pandas库来读取和筛选Excel文件中的数据。具体实现代码如下：

import pandas as pd

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

# 筛选符合要求的行数据
df_result = df[(df['列1'] > 5) & (df['列1'] < 10)]

# 打印结果
print(df_result)

以上代码中，“example.xlsx”为Excel文件名，设定了要筛选的列名为“列1”，符合要求的行数据保存在“df_result”变量中。具体根据实际需求进行参数调整即可。