在数据处理和分析的过程中，我们经常需要从Excel表格中提取特定条件下的数据。Python的pandas库为我们提供了方便的方法来进行数据查询和过滤。
表格内容如下：
序号xy11.52.823.24.732.13.644.31.954.13.2我们的目标是从上述表格中提取x和y列中大于2.5且小于5的数据。
用query方法提取数据首先，我们将使用query方法来提取符合条件的数据。query方法允许我们使用类似SQL的语法进行数据查询。
import pandas as pd# 读取Excel表格df = pd.read_excel('data.xlsx') # 将'data.xlsx'替换为你的文件路径# 使用query方法进行查询query_string = '2.5 < x < 5 and 2.5 < y < 5'filtered_data = df.query(query_string)# 打印提取的数据print(filtered_data)运行以上代码，输出结果如下：
序号 x y1 2 3.2 4.74 5 4.1 3.2 用布尔索引提取数据除了使用query方法，我们还可以使用布尔索引来实现相同的数据提取功能。布尔索引允许我们根据条件创建布尔数组，然后通过这个布尔数组来对DataFrame进行索引。
import pandas as pd# 读取Excel表格df = pd.read_excel('data.xlsx') # 将'data.xlsx'替换为你的文件路径# 提取满足条件的数据filtered_data = df[(df['x'] > 2.5) & (df['x'] < 5) & (df['y'] > 2.5) & (df['y'] < 5)]# 打印提取的数据print(filtered_data)运行以上代码，输出结果如下：
序号 x y1 2 3.2 4.74 5 4.1 3.2
