### 使用 Pandas 读取 Excel 的第一个工作表并按关键字过滤行或列 通过 `pandas` 库中的 `read_excel()` 函数，可以轻松读取 Excel 文件的第一个工作表，并利用条件筛选功能对包含特定关键字的行或列进行过滤。 #### 代码实现 以下是完整的代码示例： ```python import pandas as pd # 读取Excel文件的第一个工作表 df = pd.read_excel('file_path.xlsx', sheet_name=0) # 默认读取第一个工作表[^2] # 假设我们要根据某列的内容筛选包含关键字的行 keyword = '目标关键字' filtered_rows = df[df.apply(lambda row: keyword in str(row).lower(), axis=1)] # 对每一行应用lambda函数查找关键字[^3] print("包含关键字的行:") print(filtered_rows) # 如果需要筛选包含关键字的列 filtered_columns = df.loc[:, df.columns.str.contains(keyword, case=False, na=False)] print("包含关键字的列:") print(filtered_columns) ``` #### 参数说明 - **`sheet_name=0`**: 指定读取第一个工作表。如果未提供该参数，默认也会读取第一个工作表。 - **`apply()` 方法**: 配合 lambda 表达式逐行扫描数据帧，判断每行是否包含指定的关键字[^3]。 - **`str.contains()` 方法**: 用于检测列名或单元格内容中是否存在给定的关键字。 #### 关于返回值类型 当使用 `usecols` 和 `squeeze` 参数时需要注意返回值的类型变化。例如： - 当 `usecols` 只指定一列且 `squeeze=True` 时，返回的是一个 Series 类型的对象而非 DataFrame[^4]。 #### 自动调整列宽（可选） 为了使输出更美观，在保存结果至新的 Excel 文件时，可以通过第三方库如 `openpyxl` 来设置自动列宽[^5]: ```python from openpyxl import Workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows from openpyxl.styles import Alignment def save_with_autowidth(df, output_file): wb = Workbook() ws = wb.active for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True): ws.append(r) for column_cells in ws.columns: length = max(len(str(cell.value)) for cell in column_cells) ws.column_dimensions[column_cells[0].column_letter].width = length + 2 wb.save(output_file) save_with_autowidth(filtered_rows, 'output.xlsx') ```