PYTHON EXCEL 根据某列数值筛选生成新列条件

概述

在处理Excel文件时，经常需要根据某列的数值进行筛选，并将符合条件的数据生成到新的列中。本文将介绍如何使用Python来实现这一需求。

流程

下面是整个流程的步骤：

graph TD
A(读取Excel文件) --> B(筛选数据)
B --> C(生成新列)
C --> D(保存文件)

代码实现

下面我们将详细介绍每一个步骤需要做的事情，并给出相应的代码实现。

1. 读取Excel文件

首先，我们需要读取Excel文件中的数据。可以使用pandas库来读取和操作Excel文件。以下是读取Excel文件的代码：

import pandas as pd

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

2. 筛选数据

接下来，我们需要根据某列的数值进行筛选。假设我们要筛选的列为'Column1'，筛选条件为大于等于10。以下是筛选数据的代码：

# 筛选数据
filtered_data = df[df['Column1'] >= 10]

3. 生成新列

现在我们已经得到了筛选后的数据，接下来我们需要将筛选后的数据生成到新的列中。假设我们要生成的新列为'NewColumn'，将筛选后的数据填充到该列中。以下是生成新列的代码：

# 生成新列
filtered_data['NewColumn'] = filtered_data['Column1'] * 2

4. 保存文件

最后，我们需要将处理后的数据保存到新的Excel文件中。以下是保存文件的代码：

# 保存文件
filtered_data.to_excel('output.xlsx', index=False)

代码解释

下面是对每一条代码的解释：

  1. 读取Excel文件的代码使用pandas库的read_excel函数来读取Excel文件，并将结果存储在一个DataFrame对象中。
  2. 筛选数据的代码使用DataFrame对象的布尔索引来实现筛选功能。df['Column1'] >= 10会返回一个布尔序列，其中值大于等于10的为True，否则为False。然后使用这个布尔序列来筛选对应的行数据。
  3. 生成新列的代码使用DataFrame对象的列索引来给新列赋值。filtered_data['NewColumn']表示要给哪一列赋值，filtered_data['Column1'] * 2表示要给新列赋的值。
  4. 保存文件的代码使用DataFrame对象的to_excel方法将处理后的数据保存到Excel文件中。index=False表示不保存行索引。

甘特图

下面是整个流程的甘特图：

gantt
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    title       PYTHON EXCEL 根据某列数值筛选生成新列条件
    section 读取Excel文件
    读取文件        :a1, 2022-06-01, 2d
    section 筛选数据
    筛选数据      :a2, after a1, 1d
    section 生成新列
    生成新列      :a3, after a2, 1d
    section 保存文件
    保存文件      :a4, after a3, 1d

以上就是使用Python实现"PYTHON EXCEL 根据某列数值筛选生成新列条件"的完整流程和代码。通过这篇文章，你应该能够理解如何读取Excel文件、筛选数据、生成新列，并将处理后的数据保存到新的Excel文件中。希望对你有所帮助！