如何读取Excel中的数据，并对数据进行初步筛选

此为Excel中的一个sheet，sheet_name=市场商户租金

#coding:utf-8import pandas as pd
import numpy as np
import xlrd
import xlsxwriter
import ospath = 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\市场商铺租赁情况.xlsx'data = pd.ExcelFile(path)
sheet_names = data.sheet_namesprint(sheet_names) #此处输出Excel中所有sheet工作簿名称，
#筛选出你需要处理的工作簿名称，如下,对市场商户租金工作簿进行数据读取for sheet in sheet_names:if sheet == '市场商户租金':# 读取市场商户租金,并将nan替换成空字符串''df = pd.read_excel(path, sheet_name=sheet).fillna('')#print(df)df_mod = df.iloc[1:, :]# 删除工作簿中第一行数据，并将表头修改df_mod.columns = df.iloc[0:1, :].values[0]  #新的数据赋给新的变量，原表仍在原来的变量中
#print(df_mod)   #DataFrame数据类型groups = df_mod[['收款人']].groupby([df_mod['收款人'],df_mod['现金缴纳']]).sum()
print(groups)

原本想得出下一个图片的数据输出，结果在这里发现这样分组汇总，出现了错误，没有得到我想要的结果，后改成下面的方法，得出了我想要的结果

print(df_mod.groupby("收款人").agg({'现金缴纳':'sum'}))
print(df_mod.groupby("收款人").agg({'现金缴纳':'sum', '未补交金额':'sum'}))
#可求min()、max()、mean()

'''
此处因需要输出内容为缴款人、房号、现金缴纳、未补交金额四列，通过如下方法实现
'''print(df_mod[['缴款人','房号','现金缴纳','未补交金额']])

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