一. data.xlsx

python_2">二.python代码

python">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)

excel_22">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。