根据您提供的文本和信息，以下是关于使用Python处理Excel文件进行筛选数据、排序以及其他操作以及保存新Excel文件的总结：
1.使用Python进行数据处理的优势:
当Excel的内置功能无法满足复杂的数据处理需求时，可以使用Python。
Python提供了诸如pandas这样的强大库，使得数据处理变得更加灵活和高效。
2.基本步骤:
导入必要的库，例如pandas（用于数据处理）和openpyxl或xlwt（用于写入Excel文件）。
使用`pd.read_excel()`函数读取Excel文件。
对数据进行清洗、筛选、排序等操作。
将处理后的数据保存为新的Excel文件。
3.读取和写入Excel文件:
读取文件示例代码：
```python
import
pandas
as
pd
df
=
pd.read_excel('input_file.xlsx')
```
写入文件示例代码：
```python
df_sorted
=
df.sort_values(by='column_name')
假设按某一列排序
df_sorted.to_excel('output_file.xlsx',
index=False)
可选参数index=False来避免添加行索引作为单独的列
```
4.筛选数据:
根据条件筛选数据，例如：
```python
mask
=
df['column_name']
>
value
创建一个布尔掩码，选择一列中大于某个值的行
df_filtered
=
df[mask]
使用掩码来过滤数据
```
5.排序数据:
使用`sort_values()`函数对数据进行排序：
```python
df_sorted
=
df.sort_values(by='column_name')
按照某一列的值进行排序
```
6.保存新的Excel文件:
使用`to_excel()`方法将DataFrame保存到新的Excel文件中：
```python
df.to_excel('output_file.xlsx',
index=False)
其中index=False参数可以防止将行索引作为一个单独的列导出
```
7.高级操作:
合并数据：使用`concat()`,
`merge()`,
或者`join()`函数来合并多个DataFrame。
分组操作：使用`groupby()`函数对数据进行分组，并应用聚合函数如`sum()`,
`mean()`,
等等。
数据透视表：使用`pivot_table()`函数创建数据透视表以进行更高级的数据分析和汇总。
请记住，在执行这些操作时，确保已经安装了必要的Python库，如pandas、openpyxl、xlwt等。如果没有安装，可以使用pip进行安装，例如：
```bash
pip
install
pandas
openpyxl
xlwt
```
这样，您就可以使用Python来处理Excel文件中的数据，进行所需的筛选、排序和其他操作，并将结果保存在新的Excel文件中。
