python筛选excel中符合条件的数据？

一、python筛选excel中符合条件的数据？

这个好办。用xlrd 读excel到list 中，循环list + if 判断 就可以搞定。请参考

python用xlrd读excel文件

二、python中if怎么判断2个条件？

python中if语句有多个条件时，可以使用关系运算符，and 或者or或者elif关键字来连接

比如某个结果需要满足两个条件x y相等 a和b相等

那么如果用and连接的话就是if a==b and x==y

用or连接的话就是if a==b or x==y

用elif的话就是

就是

if a==b

elif x==y

三、python通过条件？

条件运算离不开数值的比较，这就需要比较运算符了。

比较操作符是一种逻辑预算，结果为True或者False，常用的比较运算法。对于条件语句，分支有各种情况，怎么分支，怎么走，然后缩减，接下来我们来看比较操作符。

==: 比较是否相等操作符

<: 左边是否小于右边

>: 左边是否大于右边

!=: 左边是否不等于右边

>=: 左边是否大于或等于右边

<=: 左边是否小于等于右边

四、python if使用条件？

Python中的`if`语句用于**根据条件执行不同的代码块**。

具体来说，`if`语句的使用条件包括但不限于：

1. **比较运算符**：使用比较运算符（如`>`, `<`, `==`, `>=`, `<=`）来比较两个值的关系，根据比较结果的真假（True或False）来决定是否执行`if`后的代码块。

2. **逻辑运算符**：结合逻辑运算符（如`and`, `or`, `not`）来组合多个条件，使得程序可以根据更复杂的逻辑来执行代码。

3. **布尔值**：Python中任何非0和非空（null）的值都被视为True，而0或者null被视为False。

五、python中if条件怎么并列两个？

if a>2 and a<8：

pass

elif a<0：

pass

六、python怎么筛选excel？

在 Python 中，可以使用 openpyxl 模块来读取和操作 Excel 文件，并通过筛选、遍历单元格等方式实现 Excel 数据的筛选和处理。具体操作步骤如下：

1. 首先，利用 openpyxl 模块中的 load_workbook() 方法，读取需要操作的 Excel 文件，例如：

   ```

   from openpyxl import load_workbook

   wb = load_workbook("example.xlsx")

   sheet = wb["Sheet1"] # 选取需要操作的表格

   ```

2. 然后，可以使用 Python 循环语句遍历行或列，实现通过指定条件进行过滤的功能，例如：

   ```

   # 遍历第五行，筛选数值大于 10 的单元格

   for cell in sheet[5]:

       if cell.value and cell.value > 10:

           print(cell.value)

   ```

3. 如果要对整个表格进行筛选，可以使用 Excel 自带的筛选功能，然后将所需范围的数据导入 Python 中再进行进一步的处理，例如：

   ```

   # 选中表格中 A1:B5 区域进行筛选，然后导出所需数据

   sheet.auto_filter.ref = "A1:B5"

   result = []

   for row in sheet.iter_rows(min_row=2, max_col=2):

       if row[1].value and row[1].value > 10: # 筛选数值大于 10 的单元格

           result.append([cell.value for cell in row])

   ```

通过上述操作，可以在 Python 中实现 Excel 表格的筛选和处理，进而进行更为复杂的数据分析和处理。需要注意的是，openpyxl 模块仅支持 Excel 中 xlsx 格式的文件读取和写入。

七、python怎么导入excel？

要在Python中导入excel，可以使用pandas库中的read_excel函数来实现。首先需要安装pandas库，然后通过import关键字将其导入到Python程序中。

接着，使用read_excel函数指定excel文件的路径，并将数据加载到DataFrame中。

DataFrame是pandas中用于数据处理的主要数据结构，可以对其中的数据进行方便的操作和分析。

导入excel文件后，可以通过pandas库提供的各种方法对excel中的数据进行读写、筛选、处理等操作，从而实现对excel文件的灵活处理和分析。

八、python怎么开发excel？

在Python中，你可以使用第三方库openpyxl来开发Excel。openpyxl提供了一组功能强大的方法，可以创建、读取和修改Excel文件。

你可以使用openpyxl创建工作簿、工作表，设置单元格的值、样式和格式，还可以进行数据筛选、排序和图表生成等操作。

通过openpyxl，你可以轻松地处理Excel文件，实现数据的导入、导出和分析。此外，openpyxl还支持Excel文件的合并、拆分和保护等高级功能。无论是处理大量数据还是生成复杂的报表，openpyxl都是一个非常实用的工具。

九、python处理excel表格？

创建一个工作薄：wb = openpyxl.Workbook()

新增一个sheet表单：wb.create_sheet('test_case')

保存case.xlsx文件：wb.save('cases.xlsx')

打开工作簿：wb = openpyxl.load_workbook('cases.xlsx')

选取表单：sh = wb['Sheet1'

读取第一行、第一列的数据：ce = sh.cell(row = 1,column = 1)

按行读取数据：row_data = list(sh.rows)

关闭工作薄：wb.close()

按列读取数据：columns_data = list(sh.columns)

写入数据之前，该文件一定要处于关闭状态

写入第一行、第四列的数据 value = 'result'：sh.cell(row = 1,column = 4,value = 'result')

获取最大行总数、最大列总数：sh.max_row、sh.max_column

del 删除表单的用法：del wb['sheet_name']

remove 删除表单的用法：sh = wb['sheet_name'] wb.remove(sh)

十、python解析excel例子？

使用python的openpyxl模块来解析Excel。

1、读取Excel文件

excel = openpyxl.load_workbook('learn.xlsx')

2、获取sheet页里面的数据

# 获取当前活动的表单

sheet = excel.active

# 获取指定的表单

for sheets in excel.sheetnames: #获取所有表单的名称

  print(sheets) 

sheet = excel[sheets] #获取指定表单

3、获取单元格里面的内容

for values in sheet.values:

 if type(value[0]) == int: #从第二行开始

  print(values)