Python筛选CSV数据与生成直方图：Pandas库应用指南

Python条件筛选表格文件的数据并生成数据直方图

本文介绍如何使用Python语言读取Excel表格文件、按条件过滤特定列中的数据以及生成数据直方图。
我们将使用.csv文件作为示例。
该文件包含一个名为“days”的列，我们要根据该列中的数据值进行过滤。
具体操作包括首先过滤掉Days列中的值在0-45和320-365范围内的所有样本。
然后，根据其他四列（'blue_dif'，'green_dif'，'red_dif'，'inf_dif'）的值，我们删除不在指定值范围内的行。
同时绘制数据删除前后共8个直方图。
最后，将过滤后的数据保存为新的Excel表格文件。
至于实现代码，我们首先使用pd.read_csv函数读取.csv文件并将其保存到名为df的DataFrame中。
然后，通过条件过滤，选择满足一定条件的子集，并将其保存到新的系列中。
接下来，创建布尔掩码来过滤符合条件的数据，并使用apply函数和lambda表达式来处理特定列中的数据。
最后，使用dropna函数删除包含NaN值的行并创建直方图以可视化数据的分布。
运行代码时，您将得到8个直方图，结果文件将显示在指定文件夹中。
至此，整个操作就完成了。

如何用python筛选excel数据？

你好！

对于这个问题，可以使用Python的pandas库来查找并填充数据。
下面是一个简单的实现方法：

1．首先，确保您已经安装了pandas库。
如果没有安装，可以通过以下命令安装：

``python

pipinstallpandas

```

2.连接上，可以使用如下代码实现所需的功能：

#以下是程序内容

```Python

importpandasaspd

#读取源数据表

df_source=pd.read_excel('源数据.xlsx')#假设源数据表为Excel文件

#Filter根据条件过滤数据

filtered_data=df_source[(df_source['speed']==1)&(df_source['torque']==1)]

#filtereddata计算效率均值

efficiency_mean=filtered_data['efficiency'].mean()

#将效率平均值填入表1对应空白处

#这里就是假设表1是一个Excel文件，A1单元格需要填写平均效率值

df_table1=pd.read_excel('Table1.xlsx')#获取读取表1

df_table1[0,'efficiency']=efficiency_mean#A1单元格填充效率平均值

df_table1.to_excel('Table1.xlsx',index=False)#将填写书面表格1并保存为excel文件

```

#程序结束

代码中需要指定“源数据.xlsx”和“表1.xlsx”需要替换为实际文件名，并相应调整数据列名称和填充位置。
这样，您就可以使用Python编写程序来搜索和填充数据，以实现您需要的任务。