【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）

 

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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

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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

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#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)].value
        qty_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]

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        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]

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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].value
        ws_new.cell(row=i+2,column=2).value=data[month][i][0][1].value
        ws_new.cell(row=i+2,column=3).value=data[month][i][0][2].value
        ws_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].value
        ws_new.cell(row=i+2,column=6).value=data[month][i][0][5].value
        ws_new.cell(row=i+2,column=7).value=data[month][i][0][6].value
        ws_new.cell(row=i+2,column=8).value=data[month][i][0][7].value
        ws_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：

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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

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