用Python筛选Excel表格数据的方法

本文介绍如何使用Python语言读取Excel表格文件，并根据指定规则对其中的数据进行筛选，以保留符合需求的数据。

首先，我们来明确本文的具体需求。现有一个Excel表格文件（在本文中以.csv格式的文件为例），如下图所示。

其中，Excel表格文件包含大量数据，每一列代表一种属性，每一行代表一个样本。我们需要根据给定的条件对其中的部分属性进行数据筛选，将不在指定数据范围内的数据剔除，并保留需求的数据。

明白了需求，我们即可开始代码的撰写。下面是对上述代码每个步骤的解释：

1. 导入必要的库：导入了pandas库，用于数据处理和操作。
2. 定义文件路径：定义了原始文件路径original_file和结果文件路径result_file。
3. 读取原始数据：使用pd.read_csv()函数读取原始文件数据，并将其存储在DataFrame对象df中。
4. 数据筛选：对DataFrame对象df进行多个条件的筛选操作，使用了逻辑运算符&和比较运算符进行条件组合。
5. 保存结果数据：使用to_csv()函数将筛选后的DataFrame对象df保存为新的.csv文件，保存路径为result_file，并设置index=False以避免保存索引列。

如果需要对多个属性（也就是多个列）的数据加以筛选，除了上述代码中的方法，我们还可以使用如下代码，较之前述代码会更方便一些：

result_df = result_df[(result_df["blue"] > 0) & (result_df["blue"] <= 1) &
                              (result_df["green"] > 0) & (result_df["green"] <= 1) &
                              (result_df["red"] > 0) & (result_df["red"] <= 1) &
                              (result_df["inf"] > 0) & (result_df["inf"] <= 1) &
                              (result_df["NDVI"] > -1) & (result_df["NDVI"] < 1) &
                              (result_df["inf_dif"] > -1) & (result_df["inf_dif"] < 1) &
                              (result_df["NDVI_dif"] > -2) & (result_df["NDVI_dif"] < 2) &
                              (result_df["soil"] >= 0) &
                              (result_df["NDVI_dif"] > -2) & (result_df["NDVI_dif"] < 2) &
                              (result_df["inf_h_dif"] > -1) & (result_df["inf_h_dif"] < 1) &
                              (result_df["ndvi_h_dif"] > -1) & (result_df["ndvi_h_dif"] < 1)]

通过运行本文提及的代码，我们即可在指定的结果文件夹下获得数据筛选后的文件。

至此，大功告成。