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今

日

雞

湯

林表明霽色，城中增暮寒。

大家好，我是皮皮。

一、前言

前幾天在小小明大佬的Python交流群中遇到一個粉絲問了一個使用Python實現(xiàn)Excel中找出第一個及最后一個不為零的數(shù)，它們各自在第幾列的問題，覺得還挺有用的，這里拿出來跟大家一起分享下。

數(shù)據(jù)截圖如下所示：

二、實現(xiàn)過程

這里【小小明】大佬給了一個方法，使用Pandas實現(xiàn)，如下所示：

# code by：小小明大佬importpandasaspddf=pd.read_excel("Data.xlsx",header=1,usecols="B:K")result=[]forrowindf.itertuples():code=row.Indexrow=pd.Series(row[1:])row.index+=1#默認索引從0開始，但是他要求編號從1開始row=row[row!=0]#print(row)s_num,s_i,e_num,e_i=[pd.NA]*4ifrow.shape[0]>0:#row.shape[0]，row是過濾后的數(shù)據(jù)，row.shape[0]非零數(shù)據(jù)的長度，等價于len(row)s_num,s_i,e_num,e_i=row.iat[0],row.index[0],row.iat[-1],row.index[-1]result.append([code,s_num,s_i,e_num,e_i])result=pd.DataFrame(result,columns=["產(chǎn)品編碼","起始數(shù)","起始位置","結(jié)束數(shù)","結(jié)束位置"])print(result)

運行之后，可以得到預(yù)期的結(jié)果：順利地解決了粉絲的問題。

這里再補充下，df.itertuples()生成一個namedtuples類型數(shù)據(jù)，name默認名為Pandas，可以在參數(shù)中指定。

與df.iterrows()相比，df.itertuples()運行速度會更快一些，推薦在數(shù)據(jù)量龐大的情況下優(yōu)先使用。

群里臥虎藏龍的，后來也有大佬給了一個Excel實現(xiàn)的方式，如下所示：

這個Excel的功夫算是到家了，公式確實寫的長。

你以為這就完了？NO！

后來明佬還基于WPS宏代碼實現(xiàn)了這個需求，實在是太強了！我對宏代碼實現(xiàn)不了解，這里發(fā)出來給大家觀摩了，感興趣的小伙伴自行學(xué)習(xí)下，如下圖所示。

三、總結(jié)

大家好，我是皮皮。這篇文章主要盤點了一個Python實現(xiàn)Excel中篩選數(shù)據(jù)的問題，文中針對該問題，給出了具體的解析和代碼實現(xiàn)，幫助粉絲順利解決了問題。文中一共提供了三個方法，分別是使用Python，Excel公式實現(xiàn)，以及宏代碼實現(xiàn)，干貨滿滿！

最后感謝粉絲提問，感謝【小小明】大佬給出的思路和代碼解析，感謝【皮皮】等人參與學(xué)習(xí)交流。

大家在學(xué)習(xí)過程中如果有遇到問題，歡迎隨時聯(lián)系我解決（我的微信：pdcfighting），應(yīng)粉絲要求，我創(chuàng)建了一些高質(zhì)量的Python付費學(xué)習(xí)交流群和付費接單群，歡迎大家加入我的Python學(xué)習(xí)交流群和接單群！

小伙伴們，快快用實踐一下吧！如果在學(xué)習(xí)過程中，有遇到任何問題，歡迎加我好友，我拉你進Python學(xué)習(xí)交流群共同探討學(xué)習(xí)。

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