【办公自动化】在Excel中按条件筛选数据并存入新的表（文末送书）

 

🤵‍♂️ 个人主页：@艾派森的个人主页

✍🏻作者简介：Python学习者
🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄
如果文章对你有帮助的话，
欢迎评论 💬点赞👍🏻 收藏 📂加关注+

---

​

目录

一、Python处理Excel

二、在Excel中按条件筛选数据并存入新的表

三、往期推荐

四、文末推荐与福利

---

一、Python处理Excel

• Python处理Excel的好处

1.批量操作：当要处理众多Excel文件时，例如出现重复性的手工劳动，那么使用Python就可以实现批量扫描文件、自动化进行处理，利用代码代替手工重复劳动，实现自动化，是Python第一个比Excel强大的地方

2.大型文件，当Excel文件超过几十兆、甚至上百兆时，打开文件很慢、处理文件更加慢，这时候若使用Python，会发现处理几十兆、几百兆甚至几GB都是没有问题的

3.当使用Excel进行复杂的计算时，会使用VBA，但是VBA本身是过时并且复杂的语言，Python是当前最简单且容易实现的一门语言，用Python能够处理比VBA难度更高的业务逻辑

4.Python是通用语言，不仅可以处理Excel，使用Python就可以得到很多额外的功能，例如：爬虫、发布网页的Web服务、与数据库进行连接、同时结合word和PPT进行处理、加入定时任务处理、人工智能分析等，各种额外的功能，这是Excel和VBA所不具备的

• Python处理Excel主要有三大类库

1.pandas：是Python领域非常重要的，用于数据分析和可视化的类库，在处理Excel中，90%可以利用pandas类库就可以搞掂，利用pandas就可以读取Excel、处理Excel和输出Excel，但是pandas也有缺点，就是无法做到格式类，例如Excel中合并单元、大量复杂的样式（看起来很精美）的时候，用pandas无法搞掂，此时，依然是使用pandas结合openyxl、xlwings来搞掂需求

2.openpyxl：若电脑上未安装office时，也可以使用openpyxl，这个类型可以运行在linux上，并且也可以实现操作大部分Excel格式和样式的功能，使用它配合pandas，也可以完成大部分场景的需求

3.xlwings：比openyxl更加强大，只能运行在Windows或者Mac系统，并且该系统中必须安装了office才能运行，xlwings的原理，就是基于当前系统已经安装好的office软件，来进行功能的拓展来操作Excel

• 使用pandas的时候，经常会结合其他类库，来完成更加复杂的功能

  • requests, bs4：可以完成爬虫的功能

  • flask：可以做网页，把表格展示在网页上

  • Matplotlib：读取表格后，进行可视化

  • sklearn：进行复杂的数据分析时，也可以结合机器学习Sklearn把读取的Excel数据，进行数据分析和机器学习

  • Python-docx：也可以结合Python-docx类库，实现Excel和word的互通

  • smtplib：也可以使用smtplib，讲Excel数据发送邮件出去

• 开发环境

操作系统：使用windows, mac都可以

Python版本：系统中需要安装Python3.6以上的版本，Python2已经过期不建议使用，Python3.6以前的版本功能相对弱，最好就是采用Python3.6以上的版本

开发工具：有两个可以选择，jupyter notebook，是个网页编辑器，可以运行Python，常常用于交互性、探索性的开发；pycharm，用于成熟脚本，或者web服务的一些开发；这两个工具可以随意选择。

二、在Excel中按条件筛选数据并存入新的表

技术工具：

Python版本:3.9

代码编辑器：jupyter notebook

        老板想要看去年每月领料数量大于1000的数据。手动筛选并复制粘贴出来，需要重复操作12次，实在太麻烦了，还是让Python来做吧。磨刀不误砍柴工，先整理一下思路：

1. 读取原表，将数量大于1000的数据所对应的行整行提取（如同在excel表中按数字筛选大于1000的）

2. 将提取的数据写入新的Excel表

​

#1.获取满足条件的数据
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook("每月物料表.xlsx")
data = {} #储存所有工作表中满足条件的数据，以工作表名称为键
sheet_names = wb.sheetnames
for sheet_name in sheet_names:ws = wb[sheet_name]qty_list = []#获取G列的数据，并用enumrate给其对应的元素编号for row in range(2,ws.max_row+1):qty = ws['G'+str(row)].valueqty_list.append(qty)qty_idx = list(enumerate(qty_list)) #用于编号#判断数据是否大于1000，然后返回大于1000的数据所对应的行数row_idx = [] #用于储存数量大于1000所对应的的行号for i in range(len(qty_idx)):if qty_idx[i][1] > 1000:row_idx.append(qty_idx[i][0]+2)#获取满足条件的数据        data_morethan1K = []for i in row_idx:data_morethan1K.append(ws['A'+str(i)+":"+'I'+str(i)])data[sheet_name]=data_morethan1K 

         以上，我们把满足条件的12个月的数据提取并存入字典`data`，其键为对应的月份，比如“1月”，值就是满足条件的各行的数据。我们把“每月物料表”的G列对应的数据提取，存入列表`qty_list`，其中前10个数据是如下这样的。

qty_list[:10]

​

        然后需要使用`enumerate`函数给这个列表的数据加上索引，以便在跟1000比大小的时候定位满足条件的那些数据的对应在Excel表中的行数。加上索引之后的列表是如下这样的，索引从0开始累加。 

qty_idx[:10]

​

        然后，再新建一个列表`row_idx`，用于储存“领料数量”大于1000的数据所对应的行号。此处用到`if`语句进行判断，只将“领料数量”大于1000的数据所对应的行号加上2存入列表。为什么要加2，是因为`range`函数是从0开始取的，然后工作表首行是字段名，第二行开始才是数据。如下结果显示了满足条件的数据对应的行数。 

row_idx[:5]

​

         然后新建列表`data_morethan1K`用于存储以上行号对应的整行数据。比如`ws['A1:I1']`就指第一行从A列到I列的所有单元格数据。最后将数据存入`data`字典中。数据结构如下所示。 

data_morethan1K[1]

​

data['1月']

 ​

len(data['1月'])

 ​

data['1月'][0][0][1].value

 ​

        数据提取完成后，就可以开始写入数据了。打开模板，按月从`data`字典中提取数据。并根据数据结构找到层级关系，将其中的各行的数据写入各单元格。写完之后，设置一下字号、边框即对齐方式，保存数据。到此收工！ 

#2.写入获取的数据
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("模板.xlsx")
ws = wb.active
for month in data.keys():ws_new = wb.copy_worksheet(ws) #复制模板中的工作表ws_new.title=month #将每个月的数据条数逐个取出并写入新的工作表for i in range(len(data[month])): #按数据行数计数，每行数据对应9列，所以每行需分别写入9个单元格ws_new.cell(row=i+2,column=1).value=data[month][i][0][0].valuews_new.cell(row=i+2,column=2).value=data[month][i][0][1].valuews_new.cell(row=i+2,column=3).value=data[month][i][0][2].valuews_new.cell(row=i+2,column=4).value=data[month][i][0][3].value.date()ws_new.cell(row=i+2,column=5).value=data[month][i][0][4].valuews_new.cell(row=i+2,column=6).value=data[month][i][0][5].valuews_new.cell(row=i+2,column=7).value=data[month][i][0][6].valuews_new.cell(row=i+2,column=8).value=data[month][i][0][7].valuews_new.cell(row=i+2,column=9).value=data[month][i][0][8].value#设置字号，对齐，缩小字体填充，加边框#Font(bold=True)可加粗字体for row_number in range(2, ws_new.max_row+1):for col_number in range(1,10):c = ws_new.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",shrink_to_fit = True)
wb.save("每月(大于1K).xlsx")

华丽的结果如下：

​

三、往期推荐

Python提取pdf中的表格数据（附实战案例）

使用Python自动发送邮件

Python操作ppt和pdf基础

Python操作word基础

Python操作excel基础

使用Python一键提取PDF中的表格到Excel

 使用Python批量生成PPT版荣誉证书

使用Python批量处理Excel文件并转为csv文件

四、文末推荐与福利

《ChatGPT进阶：提示工程入门》免费包邮送出3本！

​

内容简介：   

       《ChatGPT进阶：提示工程入门》是一本面向所有人的提示工程工具书，旨在帮助你掌握并有效利用以ChatGPT为代表的AI工具。学习完《ChatGPT进阶：提示工程入门》后，你将能够自如地将ChatGPT运用在生活和专业领域中，成为ChatGPT进阶玩家。
        《ChatGPT进阶：提示工程入门》共分为9章，内容涵盖三个层次：介绍与解读、入门学习、进阶提升。第1～2章深入介绍与剖析了ChatGPT与提示工程，并从多个学科的角度探讨了提示工程学科。第3～5章演示了ChatGPT的实际运用，教你如何使用ChatGPT解决自然语言处理问题，并为你提供了一套可操作、可重复的提示设计框架，让你能够熟练驾驭ChatGPT。第6～9章讲解了来自学术界的提示工程方法，以及如何围绕ChatGPT进行创新；此外，为希望ChatGPT进行应用开发的读者提供了实用的参考资料，并介绍了除ChatGPT之外的其他选择。
        《ChatGPT进阶：提示工程入门》聚焦ChatGPT的实际应用，可操作，可重复，轻松易读却不失深度。无论你是对ChatGPT及类似工具充满好奇，还是期待将其转化为生产力。

编辑推荐：

系统：全面剖析ChatGPT应用技巧，带你从小白变身ChatGPT应用专家。
实用：内含开箱即用的“提示公式”，聚焦ChatGPT实际应用。
有思路，有办法，能落地：带你将ChatGPT真正转化为生产力，开启AI驱动的工作流程。
简单易读：深入浅出，循序渐进，内含60 个示例，适合初学者和进阶读者。
深度：理论结合实际，涵盖提示工程学科深度讨论，授人以鱼更授人以渔。

• 抽奖方式：评论区随机抽取3位小伙伴免费送出！
• 参与方式：关注博主、点赞、收藏、评论区评论“人生苦短，拒绝内卷！”（切记要点赞+收藏，否则抽奖无效，每个人最多评论三次！）
• 活动截止时间：2023-10-05 20:00:00

• 京东购买链接：https://item.jd.com/14098844.html

• 当当网购买链接：http://product.dangdang.com/29612772.html

 名单公布时间：2023-10-05 21:00:00