【Python 自动化办公2】批量读取excel表格内容，筛选符合条件行，并整理到新excel文件_python怎么筛选某一咧并应用到全表

这是一个比较常见的需求

当前有大量的excel表格数据，需要按指定条件筛选行，并全部整理到新excel表格

注：这里是有大量文件，手动筛选复制有些繁琐，所以可以使用python

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例，下面以3个文件为例（只是一个例子）…

需要筛选出

• 身高>120cm
• 体重<25kg
• 1000<肺活量<1500

的数据行

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方法一

代码1

# 打开已经存在的Excel用load_workbook
# 创建新的Excel用Workbook
from openpyxl import load_workbook, Workbook
import glob


def isinstance1(x):
    if isinstance(x, float) or isinstance(x, int) :
        return True
    else:
        return False
    

path = r'C:\Users\ABC\Desktop\数据'
new_workbook = Workbook()
new_sheet = new_workbook.active

# 用flag变量明确新表是否已经添加了表头，只要添加过一次就无须重复再添加
flag = 0
# 如果需要遍历特定类型的文件可以限定后缀，以xlsx后缀的Excel文件为例
for file in glob.glob(path + '/*.xlsx'):
    workbook = load_workbook(file)
    # sheet = workbook.active # 如果只有一张工作表也可以用
    sheet = workbook['Sheet1']
    # print(sheet)
    # 身高列
    height = sheet['A']
    # 体重列
    weight = sheet['B']
    # 肺活量列
    vital_capacity = sheet['C']
	
	# 接收符合条件的行号
    row_lst = []
    for h,w,v in zip(height,weight,vital_capacity):
        # print(isinstance(v.value, int))
        if isinstance1(h.value) and isinstance1(w.value) and isinstance1(v.value) and h.value>120 and w.value<25 and 1000<v.value<1500:
            print(h.row)
            row_lst.append(h.row)
    
    # 添加表头
    if not flag:
        header = sheet[1]
        header_lst = []
        for cell in header:
            header_lst.append(cell.value)
        new_sheet.append(header_lst)
        flag = 1
    
    # 在新表格写值
    for row in row_lst:
        data_lst = []
        for cell in sheet[row]:
            data_lst.append(cell.value)
        new_sheet.append(data_lst)


new_workbook.save(path + '/' + '筛选数据.xlsx')
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结果

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方法二

代码

import pandas as pd
import  os
# 打开文件
path = r"C:\Users\ABC\Desktop\数据"
dirs = os.listdir(path)

w_excel = pd.ExcelWriter(path+'/'+'筛选数据.xlsx')
i=1
row = 0
li = []

for file in dirs:
    data = pd.read_excel(path+'/'+file)
    df = data[(data['身高']>120) & (data['体重']<25) & (data['肺活量']<1500) & (data['肺活量']>1000)]
    li.append(len(df))
    if i==1:
        df.to_excel(w_excel,index=False)
        i=i+1
    else:
        df.to_excel(w_excel,startrow=sum(li[:i-1])+1,index=False,header=False)
        i=i+1
        
w_excel.save()
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