手把手教你使用Openpyxl库从Excel文件中提取指定的数据并生成新的文件

时间:2022-10-14 08:09:35

手把手教你使用Openpyxl库从Excel文件中提取指定的数据并生成新的文件

大家好,我是Python进阶者。

前言

前几天有个叫【Lcc】的粉丝在Python交流群里问了一道关于从Excel文件中提取指定的数据并生成新的文件的问题,初步一看确实有点难,不过还是有思路的。她的目标就是想提取文件中A列单元格中数据为10的所有行,看到A列的表头是时间,10就代表着上午的10小时,也就是说她需要提取每一天中的上午10点钟的数据。这个数据在做研究的时候还是挺有用的,之后结合作图,就可以挖掘出部分潜在规律了,这个在此不做深究。

手把手教你使用Openpyxl库从Excel文件中提取指定的数据并生成新的文件

手把手教你使用Openpyxl库从Excel文件中提取指定的数据并生成新的文件

手把手教你使用Openpyxl库从Excel文件中提取指定的数据并生成新的文件

一、思路

这个问题看似简单,直接用Excel中的筛选就可以了。诚然,数据筛选,之后扩展行确实可以做到,针对一个或者两个或者10位数以下的Excel文件,我们尚且可以游刃有余,但是面对成百上千个这样的数据文件,怕就力不从心了,如果还是挨个进行处理,那就难受了,所以用Python来批量处理还是很奈斯的。下面一起来看看吧!

二、解决方法

其实这个问题和转载刘早起之前的那篇文章处理思路一模一样,Python办公自动化|批量提取Excel数据,感兴趣的话,可以戳链接看看,只不过稍微有些改变,把那个判断条件改为等于就可以了,下面直接上代码。关于代码的详细解析,可以参考上面提到的文章,这里不做赘述。

  1. #coding:utf-8
  2. fromopenpyxlimportload_workbook,Workbook
  3.  
  4. #数据所在的文件夹目录
  5. path='C:/Users/pdcfi/Desktop/xiaoluo'
  6.  
  7. #打开数据工作簿
  8. workbook=load_workbook(path+'/'+'巍图1.xlsx')
  9. #打开工作表
  10. sheet=workbook.active
  11. buy_mount=sheet['A']
  12. row_lst=[]
  13. forcellinbuy_mount:
  14. ifisinstance(cell.value,int)andcell.value==10:
  15. print(cell.row)
  16. row_lst.append(cell.row)
  17.  
  18. new_workbook=Workbook()
  19. new_sheet=new_workbook.active
  20.  
  21. #创建和原数据一样的表头(第一行)
  22. header=sheet[1]
  23. header_lst=[]
  24. forcellinheader:
  25. header_lst.append(cell.value)
  26. new_sheet.append(header_lst)
  27.  
  28. #从旧表中根据行号提取符合条件的行,并遍历单元格获取值,以列表形式写入新表
  29. forrowinrow_lst:
  30. data_lst=[]
  31. forcellinsheet[row]:
  32. data_lst.append(cell.value)
  33. new_sheet.append(data_lst)
  34.  
  35. #最后切记保存
  36. new_workbook.save(path+'/'+'xiaoluo_符合筛选条件的新表.xlsx')

手把手教你使用Openpyxl库从Excel文件中提取指定的数据并生成新的文件

之后在本地查看结果,可以看到,符合条件的数据全部都被提取出来了。

手把手教你使用Openpyxl库从Excel文件中提取指定的数据并生成新的文件

2)注意

还记得上图中粉丝说自己提取到的数据为啥只有header,而没有数据么?其实这里有个坑,隐藏在她的原始数据中,请看下图。

手把手教你使用Openpyxl库从Excel文件中提取指定的数据并生成新的文件

A列的数据是从B列取的,是引用,所有等到访问的时候,其实是获取不到的,所有导致我们去读取的时候,查找的cell为空,自然我们就无法提取到数据。

针对这样的情况,这里给出两个方案,其一是将A列,复制粘贴,粘贴类型为"值",然后重新保存excel进行读取就可以搞定了;其二是以B列作为索引,进行时间取值,然后创建新的一列,之后再做提取,实现难度稍微大一些,取时间的代码可以参考。

  1. df_raw['时间']=pd.to_datetime(df_raw['时间'],format='%Y-%m-%d').hour

本文用的是第一种方法,其实第二种方法显得更加智能一些,难度稍微大一些,实现方法大家可以踊跃的尝试下。

三、总结

我是Python进阶者。本文基于粉丝提问如何从Excel文件中提取指定的数据并生成新的文件的问题,给出了两种解决方案。

针对这个问题,小编这里整理了两个思路,当然方法肯定远远不只是这两种!

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/r6wy6K2F0Nnu0RqG8Awi1w