如何用Python Pandas在Excel中过滤和保存数据为新文件

首先，需要安装Python Pandas库。可以使用以下命令安装Pandas：

pip install pandas

安装完毕后，就可以使用Pandas的DataFrame对象来加载Excel文件并对数据进行筛选和处理。

假设我们有以下Excel文件"data.xlsx"，它包含了一些销售数据：

Date	Product	Amount
2021-01-01	A	100
2021-01-02	B	200
2021-01-03	C	150
2021-01-04	D	120
2021-01-05	E	180
2021-01-06	F	250

现在，我们想对这个文件进行过滤，只保留销售额大于等于200的数据，并将结果保存为新的Excel文件"filtered_data.xlsx"，可以按照以下步骤操作：

1. 导入Pandas库并读取Excel文件：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')

1. 对DataFrame对象进行筛选：

filtered_df = df[df['Amount'] >= 200]

以上代码中，df['Amount'] >= 200表示只选择销售额大于等于200的行。

1. 将筛选结果保存为新的Excel文件：

filtered_df.to_excel('filtered_data.xlsx', index=False)

以上代码中，index=False表示不保存行索引。

完整代码如下：

import pandas as pd

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

# 过滤数据
filtered_df = df[df['Amount'] >= 200]

# 保存为新的Excel文件
filtered_df.to_excel('filtered_data.xlsx', index=False)

执行以上代码后，就可以得到筛选后的Excel文件"filtered_data.xlsx"。

需要注意的是，读取和保存的Excel文件需要在同一个目录下。如果Excel文件路径不在当前目录下，需要指定完整路径。