Python源码自动办公-26Python从原Excel表中抽出数据存入同一文件的新的Sheet.rar资源-CSDN下载

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在本资源中，我们关注的是如何使用Python进行自动化办公，特别是涉及到处理Excel文件的操作。Python是一种强大的编程语言，尤其在数据处理和自动化任务方面表现突出。这里提供的代码示例是关于从一个现有的Excel表格中抽取数据，并将这些数据存储到同一个文件中的新工作表。我们需要使用Python中的两个关键库：`pandas` 和 `openpyxl`。`pandas` 是一个用于数据分析的强大库，而 `openpyxl` 则专门用于读写Excel的 `.xlsx` 文件格式。通过这两个库，我们可以轻松地操作Excel文件中的数据。 1. **pandas 库**： - `pandas.read_excel()`：这个函数用于读取Excel文件并将其转换为DataFrame对象，这是一个二维的表格型数据结构，非常适合数据分析。 - `DataFrame`：DataFrame是pandas的核心数据结构，它能存储多种数据类型（整数、浮点数、字符串等）并支持行和列的操作。 2. **openpyxl 库**： - `openpyxl.load_workbook()`：用于加载现有的Excel工作簿。 - `workbook.create_sheet()`：创建一个新的工作表。 - `worksheet` 对象：代表Excel工作表，可以用于插入、修改或删除单元格数据。 3. **操作步骤**： - 打开Excel文件：使用 `pandas.read_excel()` 读取原始Excel文件，将数据加载到DataFrame中。 - 数据处理：根据需求对DataFrame中的数据进行筛选、排序、计算等操作。 - 创建新工作表：使用 `openpyxl` 的 `load_workbook()` 函数打开Excel文件，然后调用 `create_sheet()` 创建新工作表。 - 写入数据：将处理后的新数据写入到新创建的工作表中，这通常通过 `worksheet.cell()` 或 `worksheet.append()` 方法实现。 - 保存更改：使用 `workbook.save()` 方法保存所有更改到Excel文件。 4. **代码示例**：代码可能如下所示： ```python import pandas as pd from openpyxl import load_workbook # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('原始Excel文件.xlsx') # 数据处理（假设我们只选择'ColumnA'大于50的行） new_data = df[df['ColumnA'] > 50] # 加载Excel文件 workbook = load_workbook('原始Excel文件.xlsx') # 创建新工作表 new_sheet = workbook.create_sheet(title='新Sheet') # 将新数据写入新工作表 for index, row in new_data.iterrows(): row_data = [str(val) for val in row] new_sheet.append(row_data) # 保存更改 workbook.save('原始Excel文件.xlsx') ``` 这个过程可以极大地提高工作效率，特别是在需要频繁处理大量Excel数据时。通过编写Python脚本，可以实现Excel数据的自动化处理，避免手动操作的繁琐和错误。如果你正在寻找一种方法来自动处理Excel文件，学习和应用这些技术将是极有价值的。

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Python源码自动办公-26 Python从原Excel表中抽出数据存入同一文件的新的Sheet.rar （12个子文件）

Python源码自动办公-26 Python从原Excel表中抽出数据存入同一文件的新的Sheet

26.py 4KB

物料表_1.xlsx 1.14MB

26.ipynb 23KB

物料表.xlsx 1.36MB

images

1.PNG 11KB

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#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # “物料表”中包含全年12个月的领用记录，现在要求将5月和8月的记录筛选出来新建工作表存放，并从原表中将这部分数据删掉。 # ![](images\requirement.png) # 我是骚气的示意图。 # 于是乎，开始写码。先导入`pandas`库，然后指定标题行(header = 2)，读取Excel工作簿。展示其前5行，整齐划一，没问题。 # In[1]: import pandas as pd df = pd.read_excel("物料表.xlsx", header = 2) df.head() # 由于要按月份筛选，而原表格没有月份这个字段，因此新增月份字段。月份从哪里来呢？直接从原表“日期”字段中提取，`.dt.month`即可提取原日期中的月份。再展示前5行，最后面多了1列“月份”。一切顺利，继续。 # In[2]: df['月份']=df['日期'].dt.month df.head() # 下面要删选出5月的数据，于是`df[df['月份']==5]`暴力提取，并存入df5。展示一下前5行，正常。同样的方法删选8月份的数据。 # In[3]: df5 = df[df['月份']==5] df5.head() # In[4]: df8 = df[df['月份']==8] df8.head() # 然后获取除开5月和8月的数据。因涉及到批量重复操作，还是定义个函数比较简洁。函数`Remove_data`包含两个参数，一个是df（即传入的DataFrame），另一个是月份列表。遍历月份列表，逐个剔除所选月份的数据。`df[df['月份']!=i]`表示只保留"i"之外的数据，"!=" 是不等号。此例，先剔除5月的数据，再剔除8月的数据，剔除好的数据存入`df_rest`。 # In[5]: #去掉不需要的月份的数据 def Remove_data(df,month=[]): for i in month: df = df[df['月份']!=i] return df df_rest = Remove_data(df,[5,8]) df_rest.head() # 然后调用`ExcelWriter`将三个数据写入同一个Excel文件。在写入前，先用`drop`将月份列删除，它的使命已经完成，可以光荣退休了。`ExcelWriter`在实例52中有详细说明，请出门右转。在正式使用的时候，Excel文件名直接使用"物料表.xlsx"，则可将原文件覆盖。这里为了展示结果，所以用了文件名`物料表_1.xlsx`来区分。ExcelWriter中的模式使用的是默认“写”模式，因此会覆盖原同名文件。 # In[6]: with pd.ExcelWriter('物料表_1.xlsx', engine='openpyxl', datetime_format='YYYY-MM-DD') as writer: df5.drop('月份',axis = 1).to_excel(writer, sheet_name='5月',index = False) df8.drop('月份',axis = 1).to_excel(writer, sheet_name='8月',index = False) df_rest.drop('月份',axis = 1).to_excel(writer, sheet_name='剩余月份',index = False) # 因为`ExcelWriter`写入数据后，是不会调整单元格格式的，这样的结果很难看很不专业，所以需要用如下代码批量操作一下。 # In[7]: from openpyxl import load_workbook from openpyxl.styles import Border, Side, PatternFill, Font, GradientFill, Alignment thin = Side(border_style="thin", color="000000")#定义边框粗细及颜色 wb = load_workbook("物料表_1.xlsx") for sheetname in wb.sheetnames: ws = wb[sheetname] # 调整列宽 ws.column_dimensions['A'].width = 12 ws.column_dimensions['C'].width = 15.5 ws.column_dimensions['G'].width = 10 #设置字号，对齐，缩小字体填充，加边框 for row_number in range(2, ws.max_row+1): for col_number in range(1,ws.max_column+1): c = ws.cell(row=row_number,column=col_number) c.font = Font(size=10) c.border = Border(top=thin, left=thin, right=thin, bottom=thin) c.alignment = Alignment(horizontal="left", vertical="center") wb.save("物料表_1.xlsx") # 上结果图。可见，在“剩余月份”中，5月和8月的数据已经毫不神奇地不见了。就酱。 # ![](images\result.png)

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