全球资讯:裕元集团(00551.HK):12月综合经营收益净额6.3亿美元
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今
日
鸡
汤
离离原上草,一岁一枯荣。大家好,我是Python进阶者。
一、前言前几天在帮助粉丝解决问题的时候,遇到一个简单的小需求,这里拿出来跟大家一起分享,后面再次遇到的时候,可以从这里得到灵感。
二、需求澄清粉丝的问题来源于实际的需求,她现在想要使用Python批量筛选上千个Excel文件中的某一行数据并另存为新Excel文件,如果是正常操作的话,肯定是挨个点击进去Excel文件,然后CTRL+F找到满足筛选条件的数据,之后复制对应的那一行,然后放到新建的Excel文件中去。
这样做肯定是可以,但是当有上百个文件夹需要复制呢?上千个文件呢?肯定就需要消耗大量的时间和精力了。估计一天都不一定完成的了。
这里使用Python进行批量实现,流程下来,1分钟不到搞定!这里装X了,其实码代码还是需要点时间的,狗头保命!
下面这个代码是初始代码,可以实现的是筛选出来的每一行都另存为新文件,100个文件就存100个文件了。代码如下:
importpandasaspdimportospath=r"./新建文件夹/"#获取文件夹下的所有文件名name_list=os.listdir(path)name_list=(pd.DataFrame(name_list))#for循环遍历读取foriinrange(len(name_list)):df=pd.read_excel(path+name_list[0][i])print("{}读取完成!".format(i))hai=df[df["id"]=="58666"]hai.to_excel("./res/"+name_list[0][i])三、实现过程
这里给大家提供两个可行的代码,思路也很简单,直接遍历文件夹,然后加条件筛选,之后符合条件的,直接使用concat进行合并,代码如下:
importpandasaspdimportospath=r"./新建文件夹/"#获取文件夹下的所有文件名name_list=os.listdir(path)name_list=pd.DataFrame(name_list)#计数器res=[]#for循环遍历读取foriinrange(len(name_list)):#len(name_list)等于21df=pd.read_excel(path+name_list[0][i])print("文件{}读取完成!".format(i))target_data=df[df["id"]=="58666"]#print(target_data)res.append(target_data)final_df=pd.concat(res)final_df.to_excel("target.xlsx")
代码运行之后,就可以把某一文件夹下的所有Excel满足筛选条件的Excel行,存到一个单独的Excel中去。再也不用挨个去手动复制了,使用Python事半功倍!
后来在【猫药师Kelly】的指导下,还写了一个新的代码,也是可以的,思路和上面的差不多,代码如下所示:
importpandasaspdimportospath=r"./新建文件夹/"#获取文件夹下的所有文件名name_list=os.listdir(path)#print(name_list)#name_list=pd.DataFrame(name_list)#file_path=[xxx,xxx,xxx,......]res=pd.read_excel(path+name_list[0])res=res[res["id"]=="58666"]forfileinname_list[1:]:temp=pd.read_excel(path+file)temp=temp[temp["id"]=="58666"]res=pd.concat([res,temp],ignore_index=True)res.to_excel("res.xlsx")
实现的效果如下图所示:
三、总结大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点一个Python自动化办公的实用案例,这个案例可以适用于实际工作中文件处理,大家也可以稍微改进下,用于自己的实际工作中去,举一反三。
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