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写代码，输出转债.xlsx文件中所有存在缺失信息的条目；

好的，以下是使用 Pandas 库读取 Excel 文件，并输出所有存在缺失信息的条目的 Python 代码：

import pandas as pd

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

# 查找缺失值
null_df = df[df.isnull().any(axis=1)]

# 输出存在缺失信息的条目
print(null_df)

这段代码首先使用 Pandas 库中的 `read_excel()` 函数读取 Excel 文件，将其存储为一个 DataFrame 对象。接着，使用 `isnull()` 函数查找 DataFrame 中的缺失值，并将其存储为一个新的 DataFrame 对象。最后，使用 `print()` 函数输出存在缺失信息的条目。

需要注意的是，这里假设您的 Excel 文件名为 `转债.xlsx`，并且所有缺失值都以 NaN 形式出现。如果不是这种情况，您可能需要修改代码以适应您的数据。

对一个excel表格的数据使用python进行极差法数据标准化，并将处理好的数据以.xlsx的形式输出

好的，可以使用Python中的pandas库和numpy库来完成这个任务。以下是代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读入Excel表格数据
df = pd.read_excel('input.xlsx')

# 极差法数据标准化
max_value = df.max()
min_value = df.min()
range_value = max_value - min_value
normalized_df = (df - min_value) / range_value

# 输出处理后的数据到Excel表格
normalized_df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们首先使用pandas的`read_excel`函数读取Excel表格数据，并存储在一个pandas的DataFrame对象中。然后，我们使用numpy的`max`和`min`函数计算每列数据的最大值和最小值，并使用它们计算每列数据的极差。接下来，我们将原始数据减去最小值，并除以极差，得到标准化后的数据。最后，我们使用pandas的`to_excel`函数将处理后的数据输出到Excel表格中，其中`index=False`参数表示不保存行索引。

注意，如果你的Excel表格中包含多个工作表，你需要使用`read_excel`函数的`sheet_name`参数指定要读取的工作表，或者使用`ExcelFile`类来打开Excel文件并读取指定的工作表。同样地，如果你想将处理后的数据输出到指定的工作表中，你需要指定`to_excel`函数的`sheet_name`参数。