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(上篇)-环球热头条

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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(上篇)-环球热头条

来源 : 时间：2023-01-04 11:36:05

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今

日

(资料图)

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。

大家在学习过程中如果有遇到问题，欢迎随时联系我解决（我的微信：pdcfighting），应粉丝要求，我创建了一些高质量的Python付费学习交流群和付费接单群，欢迎大家加入我的Python学习交流群和接单群！

小伙伴们，快快用实践一下吧！如果在学习过程中，有遇到任何问题，欢迎加我好友，我拉你进Python学习交流群共同探讨学习。

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