需要尝试分析 Excel 的内容，每月都需要进行相关的分析，固定化流程，因此尝试制作固化的脚本，方便后续的分析。
帮我写一段 python 代码，我需要区分一个.xlsx的数据。格式示例如下：
”这块自行复制 Excel 里面的文本内容”
帮我筛选出
Description列的值为Subscription creation 和对应不同价格的数据，
Description列的值为Subscription update 和对应不同价格的数据，
Description列的值不属于Subscription creation也不属于Subscription update 按照不同的价格进行区分，
最后分别给我返回不同情况对应的不同数据的数组。
当您需要处理 Excel 文件并根据特定列的值进行筛选时，可以使用 Python 的 pandas 库来处理和分析数据。在处理 Excel 文件时，pandas 是一个非常有用的工具。首先，确保您已经安装了 pandas 库，如果没有安装可以通过以下命令来安装：
bash
Copy code
pip install pandas
接下来，以下是一个示例代码，用于读取 Excel 文件并根据不同条件筛选数据：
python
Copy code
import pandas as pd
读取 Excel 文件
file_path = ‘your_excel_file.xlsx’
data = pd.read_excel(file_path)
根据条件筛选数据
subscription_creation = data[data[‘Description’] == ‘Subscription creation’]
subscription_update = data[data[‘Description’] == ‘Subscription update’]
other_descriptions = data[~data[‘Description’].isin([‘Subscription creation’, ‘Subscription update’])]
输出不同情况对应的数据数组
print(“Subscription creation data:”)
print(subscription_creation)
print(“
Subscription update data:”)
print(subscription_update)
print(“
Other descriptions data:”)
print(other_descriptions)
在上述代码中，假设您的 Excel 文件路径为 your_excel_file.xlsx。代码将根据不同的描述（Subscription creation、Subscription update、其他描述）创建三个不同的数据集，并将它们输出到控制台。
您可以根据需要对这些数据进行进一步处理或保存到新的 Excel 文件中。如果您需要将数据存储到数组中，您可以使用 to_numpy() 方法将 pandas DataFrame 转换为 NumPy 数组。
三种不同的情况需要对应不同的价格区分
ChatGPT
要根据不同的描述和价格区分数据，可以使用 pandas 进行多条件筛选。以下是一个例子，假设您需要对不同描述的不同价格进行筛选：
python
Copy code
import pandas as pd
读取 Excel 文件
file_path = ‘your_excel_file.xlsx’
data = pd.read_excel(file_path)
根据描述和价格筛选数据
subscription_creation = data[(data[‘Description’] == ‘Subscription creation’) & (data[‘Amount’] == 9)]
subscription_update = data[(data[‘Description’] == ‘Subscription update’) & (data[‘Amount’] == 15)]
other_data = data[~((data[‘Description’] == ‘Subscription creation’) | (data[‘Description’] == ‘Subscription update’))]
输出不同情况对应的数据数组
print(“Subscription creation with amount 9 data:”)
print(subscription_creation)
print(“
Subscription update with amount 15 data:”)
print(subscription_update)
print(“
Other descriptions data:”)
print(other_data)
在这个示例中，假设您想要找出Subscription creation中金额为9，Subscription update中金额为15的数据，并将其与其他数据进行分离。您可以根据实际情况修改金额和描述的条件来满足您的需求。