百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > IT知识 > 正文

教你使用openpyxl库从Excel文件中提取指定的数据并生成新文件

liuian 2025-02-08 11:50 17 浏览

来源:Python爬虫与数据挖掘

作者: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。

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

# coding: utf-8
from openpyxl import load_workbook, Workbook


# 数据所在的文件夹目录
path = 'C:/Users/pdcfi/Desktop/xiaoluo'


# 打开数据工作簿
workbook = load_workbook(path + '/' + '巍图1.xlsx')
# 打开工作表
sheet = workbook.active
buy_mount = sheet['A']
row_lst = []
for cell in buy_mount:
    if isinstance(cell.value, int) and cell.value == 10:
        print(cell.row)
        row_lst.append(cell.row)


new_workbook = Workbook()
new_sheet = new_workbook.active


# 创建和原数据 一样的表头(第一行)
header = sheet[1]
header_lst = []
for cell in header:
    header_lst.append(cell.value)
new_sheet.append(header_lst)


# 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
for row in row_lst:
    data_lst = []
    for cell in sheet[row]:
        data_lst.append(cell.value)
    new_sheet.append(data_lst)


# 最后切记保存
new_workbook.save(path + '/' + 'xiaoluo_符合筛选条件的新表.xlsx')

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。

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。

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。

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,如果你有其他的方法,可以随时分享给我噢!

小伙伴们,快快用实践一下吧!

相关推荐

【常识】如何优化Windows 7

优化Windows7可以让这个经典系统运行更流畅,特别是在老旧硬件上。以下是经过整理的实用优化方案,分为基础优化和进阶优化两部分:一、基础优化(适合所有用户)1.关闭不必要的视觉效果右键计算机...

系统优化!Windows 11/10 必做的十个优化配置

以下是为Windows10/11用户整理的10个必做优化配置,涵盖性能提升、隐私保护和系统精简等方面,操作安全且无需第三方工具:1.禁用不必要的开机启动项操作路径:`Ctrl+S...

最好用音频剪辑的软件,使用方法?

QVE音频剪辑是一款简单实用的软件,功能丰富,可编辑全格式音频。支持音频转换、合并、淡入淡出、变速、音量调节等,无时长限制,用户可自由剪辑。剪辑后文件音质无损,支持多格式转换,便于存储与跨设备播放,满...

Vue2 开发总踩坑?这 8 个实战技巧让代码秒变丝滑

前端开发的小伙伴们,在和Vue2打交道的日子里,是不是总被各种奇奇怪怪的问题搞得头大?数据不响应、组件传值混乱、页面加载慢……别慌!今天带来8个超实用的Vue2实战技巧,每一个都能直击痛...

Motion for Vue:为Vue量身定制的强大动画库

在前端开发中,动画效果是提升用户体验的重要手段。Vue生态系统中虽然有许多动画库,但真正能做到高性能、易用且功能丰富的并不多。今天,我们要介绍的是MotionforVue(motion-v),...

CSS view():JavaScript 滚动动画的终结

前言CSSview()方法可能会标志着JavaScript在制作滚动动画方面的衰落。如何用5行CSS代码取代50多行繁琐的JavaScript,彻底改变网页动画每次和UI/U...

「大数据」 hive入门

前言最近会介入数据中台项目,所以会推出一系列的跟大数据相关的组件博客与文档。Hive这个大数据组件自从Hadoop诞生之日起,便作为Hadoop生态体系(HDFS、MR/YARN、HIVE、HBASE...

青铜时代的终结:对奖牌架构的反思

作者|AdamBellemare译者|王强策划|Tina要点运维和分析用例无法可靠地访问相关、完整和可信赖的数据。需要一种新的数据处理方法。虽然多跳架构已经存在了几十年,并且可以对...

解析IBM SQL-on-Hadoop的优化思路

对于BigSQL的优化,您需要注意以下六个方面:1.平衡的物理设计在进行集群的物理设计需要考虑数据节点的配置要一致,避免某个数据节点性能短板而影响整体性能。而对于管理节点,它虽然不保存业务数据,但作...

交易型数据湖 - Apache Iceberg、Apache Hudi和Delta Lake的比较

图片由作者提供简介构建数据湖最重要的决定之一是选择数据的存储格式,因为它可以大大影响系统的性能、可用性和兼容性。通过仔细考虑数据存储的格式,我们可以增强数据湖的功能和性能。有几种不同的选择,每一种都有...

深入解析全新 AWS S3 Tables:重塑数据湖仓架构

在AWSre:Invent2024大会中,AWS发布了AmazonS3Tables:一项专为可扩展存储和管理结构化数据而设计的解决方案,基于ApacheIceberg开放表格...

Apache DataFusion查询引擎简介

简介DataFusion是一个查询引擎,其本身不具备存储数据的能力。正因为不依赖底层存储的格式,使其成为了一个灵活可扩展的查询引擎。它原生支持了查询CSV,Parquet,Avro,Json等存储格式...

大数据Hadoop之——Flink Table API 和 SQL(单机Kafka)

一、TableAPI和FlinkSQL是什么TableAPI和SQL集成在同一套API中。这套API的核心概念是Table,用作查询的输入和输出,这套API都是批处理和...

比较前 3 名Schema管理工具

关注留言点赞,带你了解最流行的软件开发知识与最新科技行业趋势。在本文中,读者将了解三种顶级schema管理工具,如AWSGlue、ConfluentSchemaRegistry和Memph...

大数据技术之Flume

第1章概述1.1Flume定义Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构,灵活简单。1.2Flume的优点1.可以和...