怎么用 Python 来实现提取、筛选 excel 数据？

要使用Python实现提取和筛选Excel数据，可以采用多种方法，以下是一些常用的步骤和库的使用：

1. 导入Python库：首先，需要导入Python的pandas库或openpyxl库来操作Excel文件。pandas库提供了方便的数据查询和过滤功能，而openpyxl库则支持读取和写入Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件2368912。

2. 读取Excel文件：使用pandas库的pandas.read_excel函数或openpyxl库的相关函数来读取Excel文件49。

3. 按标签或位置提取数据：可以通过指定列名或列的索引来提取数据3。

4. 按条件提取数据：使用pandas库，可以利用条件语句来筛选出满足特定条件的数据行。例如，可以使用布尔索引来选择数据356。

5. 数据筛选：在数据整理完成后，可以对条件数据进行提取和筛选，以获取所需的数据510。

6. 创建新的Excel文件并保存筛选后的数据：筛选操作完成后，可以将结果保存到新的Excel文件中。这可以通过pandas库的to_excel函数或openpyxl库的相关函数来实现78。

7. 使用正则表达式或其他字符串处理方法提取数字：如果需要从数据中提取数字，可以使用pandas库结合正则表达式，或者使用openpyxl库进行操作9。

8. 自动化实现：通过编写Python脚本，可以批量自动化实现Excel数据的提取和筛选功能813。

9. 数据清洗、合并、计算和可视化：Python具有强大的数据处理能力，可以进行数据清洗、筛选、合并、计算和可视化等操作15。

10. 设置索引列：在pandas中，可以通过set_index函数设置索引列，以便于进行数据提取和筛选18。

通过上述步骤，可以有效地使用Python来提取和筛选Excel数据，实现数据的自动化处理和分析1420。