给个 pandas 处理需求1的例子 ,供参考.。 需求2 也可以通过 query 的方式。 挺方便的。
import pandas as pd
data = [{'id': 'ALICE3L_USDT', 'base': 'ALICE3L', 'quote': 'USDT', 'fee': '0.2', 'min_quote_amount': '1', 'amount_precision': 3, 'precision': 5, 'trade_status': 'tradable', 'sell_start': 0, 'buy_start': 0},
{'id': 'ALICE3L_USDT', 'base': 'ALICE3L', 'quote': 'USDT', 'fee': '0.2', 'min_quote_amount': '1', 'amount_precision': 13, 'precision': 15, 'trade_status': 'tradable', 'sell_start': 10, 'buy_start': 10},
{'id': 'ALICE3L_USDT', 'base': 'ALICE3L', 'quote': 'USDT', 'fee': '0.2', 'min_quote_amount': '1', 'amount_precision': 13, 'precision': 15, 'trade_status': 'tradable', 'sell_start': 10, 'buy_start': 10},
{'id': 'ALICE3L_USDT', 'base': 'ALICE3L', 'quote': 'USDT', 'fee': '0.2', 'min_quote_amount': '1', 'amount_precision': 13, 'precision': 15, 'trade_status': 'tradable2', 'sell_start': 10, 'buy_start': 10},
{'id': 'ALICE3L_USDT', 'base': 'ALICE3L', 'quote': 'USDT2', 'fee': '0.2', 'min_quote_amount': '1', 'amount_precision': 13, 'precision': 15, 'trade_status': 'tradable', 'sell_start': 10, 'buy_start': 10},
{'id': 'ALICE3L_USDT', 'base': 'ALICE3L', 'quote': 'USDT', 'fee': '0.2', 'min_quote_amount': '1', 'amount_precision': 13, 'precision': 15, 'trade_status': 'tradable', 'sell_start': 10, 'buy_start': 10}
]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
df1= df.query("quote=='USDT' and trade_status=='tradable' ")
print(df1)
df1.to_excel("df1.xlsx")