Python办公自动化连载07:Pandas数据筛选、排序、条件查询
上一期我们学会用 Pandas 批量合并多个Excel合并完总表之后，工作中还要经常做：
按条件筛选数据、按分数排序、按年龄排序、查找符合条件的记录今天教你用Pandas一行代码实现：
条件查询、数据筛选、升序降序、指定字段提取，办公统计直接拉满效率。
一、先准备数据
我们先用一张正常Excel表，读取进来操作：
后续所有筛选、排序，都基于这个 df 数据表。
二、提取指定列（只看需要的字段）
只想要姓名、成绩，不要其他多余列：
适合只看关键信息，精简数据。
四、数据排序（升序 / 降序）
1. 按数学成绩升序（从小到大）
五、筛选后保存为新Excel
筛选出符合条件的数据，直接另存为新表格：
直接一键导出筛选报表，不用手动复制。
六、常用统计函数
快速统计，不用Excel公式：
几行代码完成平均分、最高分、总分统计。
七、新手必记口诀
1.取列：df[["列1","列2"]]
2.单条件筛选：df[df["列名"] 条件]
3.多条件：括号包起来，用 & / |
4.排序：sort_values(列名, ascending=False)
5.筛选完直接 to_excel 保存新报表
八、新手避坑
❌ 多条件不加括号，直接报错
❌ 保存Excel记得加 index=False，避免多出序号列
❌ 列名必须和表格里一模一样，不能错字
❌ 文本模糊查询用 str.contains，只能字符串列用
本期小结
1.Pandas 轻松实现按条件筛选数据
2.支持单条件、多条件、模糊匹配
3.一键升序、降序、多字段排序
4.自带平均值、最大最小、求和统计
5.筛选结果可直接导出为新Excel报表
小作业
用你的成绩表：
筛选英语大于88分的同学
按语文成绩从高到低排序
把结果保存成新Excel文件
下期预告
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