㈠ 如何用python代碼實現篩選
用python代碼實現篩選的方法：
python中的if語句可以實現篩選的效果。例如：篩選出列表裡的數字就可以用「if type(i) == int」語句來篩選
示例代碼如下：
執行結果如下：
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㈡ 【Python辦公自動化】pandas庫基礎--篩選數據
在日常的數據處理中，如何高效地篩選出所需信息是常見的需求。pandas庫為此提供了強大的工具。首先，通過`pd.read_excel`函數讀取數據時，你得到的其實是一個DataFrame對象，它承載了你想要的部分數據。
在篩選數據時，df對象的作用尤為關鍵。例如，如果你想獲取某一列，可以直接使用`df['列名']`，如`df['name']`，這將返回該列的所有數據。要獲取多列，可以用逗號分隔，如`df['id','name']`。
對於單行數據，雖然沒有行名，但可以通過行索引來獲取，例如`df[df.index=='行號']`。此外，也可以通過行號范圍獲取多行，如`df[0:2]`。關於切片，我們會不斷遇到並深入理解。
如果需要特定行和列的數據，可以結合使用`loc`和`iloc`，如`df.loc[行號, '列名']`。通過條件篩選綜合數據時，可以使用布爾表達式，如`df[df['name']=='特定值']`，或者組合多個條件，如`df[(df['id']==值1)|(df['name']=='值2')]`。
總的來說，pandas庫的篩選功能強大而直觀，能讓你快速定位和處理數據。在後續的實踐中，我們會進一步探索和應用這些技巧。下期，我們將把這些知識應用到實際案例中，期待你的參與！
下面是本期代碼示例，每種篩選方法的實例都在最後一行有所改變：
python
import xlwings as xw
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
file_path0='d:\\pandas\\test.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path0,sheet_name=0,usecols=[0,1])
print(df[(df['id']==1)|(df['name']=='Smith')])
# 下期案例代碼將基於此進行綜合練習