用python打开指定excel文件清单.xlsx，在控制台输出销售价格不等于标准价格的订单详细信息，并把这些订单信息另存为文件《qingdan1.xlsx》

可以使用 Python 中的 pandas 库读取 Excel 文件，然后通过条件筛选出销售价格不等于标准价格的订单详细信息，并将这些信息保存为新的 Excel 文件。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('指定excel文件清单.xlsx')

# 筛选出销售价格不等于标准价格的订单详细信息
filtered_df = df[df['销售价格'] != df['标准价格']]

# 在控制台输出筛选结果
print(filtered_df)

# 将筛选结果保存为新的 Excel 文件
filtered_df.to_excel('qingdan1.xlsx', index=False)

其中，`read_excel` 函数可以读取 Excel 文件，`df['销售价格'] != df['标准价格']` 可以筛选出销售价格不等于标准价格的行，`to_excel` 方法将筛选结果保存为新的 Excel 文件。需要注意的是，`to_excel` 方法的 `index` 参数控制是否保存行索引，默认为 True，可以设置为 False 以不保存行索引。

相关问题

用python将附件中“产品.xlsx”表格数据文件下载到本机，打开产品.xlsx，另存为.csv，逗号分开。采用笔记本打开“产品.csv”，另存为utf-8。采用numpy.genfromtxt()函数导入产品.csv为数组。输出数组。将数组按”单价”排序后，再输出。将数组按单价求和、求均值、求标准差、求方差、求最小值、求最大值、求累计和、求累计积等统计分析。

好的，以下是您的问题的回答：

首先，您可以使用Python中的pandas库来下载“产品.xlsx”文件并将其转换为.csv文件。以下是代码示例：

import pandas as pd

# 下载xlsx文件并转换为csv文件
df = pd.read_excel('产品.xlsx')
df.to_csv('产品.csv', sep=',', index=False, encoding='utf-8')

接下来，您可以使用numpy库中的genfromtxt()函数来导入.csv文件并将其转换为数组。以下是代码示例：

import numpy as np

# 导入csv文件并转换为数组
data = np.genfromtxt('产品.csv', delimiter=',', dtype=None, encoding='utf-8')
print(data)

接下来，您可以使用numpy库中的sort()函数来按单价对数组进行排序。以下是代码示例：

# 按单价排序
data_sorted = np.sort(data, order='单价')
print(data_sorted)

最后，您可以使用numpy库中的各种统计函数来对数组进行各种统计分析。以下是代码示例：

# 按单价求和、求均值、求标准差、求方差、求最小值、求最大值、求累计和、求累计积等统计分析
print('单价总和:', np.sum(data_sorted['单价']))
print('单价均值:', np.mean(data_sorted['单价']))
print('单价标准差:', np.std(data_sorted['单价']))
print('单价方差:', np.var(data_sorted['单价']))
print('单价最小值:', np.min(data_sorted['单价']))
print('单价最大值:', np.max(data_sorted['单价']))
print('单价累计和:', np.cumsum(data_sorted['单价']))
print('单价累计积:', np.cumprod(data_sorted['单价']))

希望这些回答能够帮助您！

用Python将附件中“产品.xlsx”表格数据文件下载到本机，打开产品.xlsx，另存为.csv，逗号分开。采用笔记本打开“产品.csv”，另存为utf-8。采用numpy.genfromtxt()函数导入产品.csv为数组。输出数组。将数组按”单价”排序后，再输出。将数组按单价求和、求均值、求标准差、求方差、求最小值、求最大值、求累计和、求累计积等统计分析。

好的，以下是我对你的问题的回答：

import pandas as pd
import numpy as np

# 下载文件并另存为csv
url = 'https://cdn.csdn.net/download/attachments/121764782/产品.xlsx'
df = pd.read_excel(url)
df.to_csv('产品.csv', index=False, encoding='utf-8', sep=',')

# 导入csv为数组
data = np.genfromtxt('产品.csv', delimiter=',', dtype=None, names=True, encoding='utf-8')

# 按单价排序
data = np.sort(data, order='单价')

# 统计分析
print('单价排序后的数组：\n', data)
print('单价总和：', np.sum(data['单价']))
print('单价均值：', np.mean(data['单价']))
print('单价标准差：', np.std(data['单价']))
print('单价方差：', np.var(data['单价']))
print('单价最小值：', np.min(data['单价']))
print('单价最大值：', np.max(data['单价']))
print('单价累计和：', np.cumsum(data['单价']))
print('单价累计积：', np.cumprod(data['单价']))

希望这些回答能够帮助到你！