python初体验: 处理excel数据

一. data.xlsx

二.python代码

python 复制代码
import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('./data.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=['Name', 'Age', 'City'])

# 查看数据
print(df.head())

# 筛选数据
df_filtered = df[df['Age'] > 30]

# 添加新列
df_filtered['Salary'] = df_filtered['Age'] * 1000

# 保存结果到新的 Excel 文件
df_filtered.to_excel('./filtered_data.xlsx', index=False)

三. 输出excel

四. 总结

这段代码的功能是读取一个 Excel 文件,对数据进行筛选和处理,然后将结果保存到一个新的 Excel 文件中。具体步骤如下:

读取 Excel 文件:

使用 pandas 库的 read_excel 函数读取名为 data.xlsx 的 Excel 文件。

只读取 Sheet1 工作表中的 Name、Age 和 City 三列数据。

查看数据:

使用 print(df.head()) 查看数据的前几行,默认显示前5行。

筛选数据:

筛选出 Age 列中大于 30 的行,并将结果存储在 df_filtered 中。

添加新列:

在 df_filtered 中添加一个新列 Salary,其值为 Age 列的值乘以 1000。

保存结果到新的 Excel 文件:

将处理后的数据保存到一个新的 Excel 文件 filtered_data.xlsx 中,且不包含行索引(index=False)。

代码总结:

输入:data.xlsx 文件中的 Sheet1 工作表,包含 Name、Age 和 City 列。

输出:filtered_data.xlsx 文件,包含 Age 大于 30 的行,并新增了 Salary 列。

功能:数据读取、筛选、处理和保存。

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