写一段python代码用pandas实现对excel文件数据过滤条件是列name包含工业

假设我们有一个名为“data.xlsx”的Excel文件，其中包含一个名为“Sheet1”的工作表，我们可以使用以下代码来读取并过滤数据：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 过滤数据
df_filtered = df[df['name'].str.contains('工业')]

# 输出结果
print(df_filtered)

在这段代码中，我们首先使用pd.read_excel()函数来读取Excel文件，并指定要读取的工作表名称。然后，我们使用df['name'].str.contains('工业')来创建一个布尔索引，它将返回一个True/False值的Series，表示每一行的name列是否包含“工业”这个字符串。最后，我们将这个布尔索引应用于原始数据框，从而得到一个新的数据框df_filtered，其中只包含符合条件的行。

如果我们希望将过滤后的数据保存到一个新的Excel文件中，可以使用以下代码：

# 将过滤后的数据保存到Excel文件
df_filtered.to_excel('filtered_data.xlsx', index=False)

这将创建一个名为“filtered_data.xlsx”的新Excel文件，并将过滤后的数据保存在其中。请注意，我们使用了index=False参数来避免将索引列保存到Excel文件中。