如何利用Python让Excel快速按条件筛选数据

在讲解如何利用Python让Excel快速按条件筛选数据之前，我们先来简单了解一下Excel文件和Python之间的数据交互方式。

目前，我们可以使用Python的第三方库pandas来读取、写入和编辑Excel文件。pandas是一种强大的数据分析工具，它可以将Excel文件转换成pandas.DataFrame对象，我们可以对这个对象进行各种各样的处理，包括数据筛选。

接下来，我们来讲解如何利用Python快速按条件筛选Excel数据的实例教程。

准备工作

1. 安装Pandas库

pip install pandas

1. 准备Excel数据

以这个Excel表格为例：

名字	性别	年龄	成绩
A	男	21	80
B	女	20	85
C	男	21	90
D	女	22	95
E	女	23	70
F	男	20	60

我们先将这个表格保存为Excel文件（假设保存为data.xlsx）。

示例1

假设我们需要筛选出所有年龄大于等于21岁的学生，我们可以使用如下代码：

import pandas as pd

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

# 根据条件筛选数据
result = data[data['年龄'] >= 21]

# 打印结果
print(result)

运行上述代码后，输出的结果将是：

名字	性别	年龄	成绩
A	男	21	80
C	男	21	90
D	女	22	95
E	女	23	70

说明以上代码已经正确地筛选出年龄大于等于21岁的学生。

示例2

假设我们需要筛选出所有成绩大于等于80分，且性别为女的学生（同时满足两个条件），我们可以使用如下代码：

import pandas as pd

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

# 根据条件筛选数据
result = data[(data['成绩'] >= 80) & (data['性别'] == '女')]

# 打印结果
print(result)

运行上述代码后，输出的结果将是：

名字	性别	年龄	成绩
B	女	20	85
D	女	22	95

说明以上代码已经正确地筛选出成绩大于等于80分，且性别为女的学生。

以上就是如何利用Python让Excel快速按条件筛选数据的完整实例教程，希望能对你有所帮助！