使用Python批量篩選上千個Excel文件中的某一行數據并另存為新Excel文件(上篇)

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今

日

雞

湯

離離原上草，一歲一枯榮。

大家好，我是Python進階者。

一、前言

前幾天在幫助粉絲解決問題的時候，遇到一個簡單的小需求，這里拿出來跟大家一起分享，后面再次遇到的時候，可以從這里得到靈感。

二、需求澄清

粉絲的問題來源于實際的需求，她現在想要使用Python批量篩選上千個Excel文件中的某一行數據并另存為新Excel文件，如果是正常操作的話，肯定是挨個點擊進去Excel文件，然后CTRL+F找到滿足篩選條件的數據，之后復制對應的那一行，然后放到新建的Excel文件中去。

這樣做肯定是可以，但是當有上百個文件夾需要復制呢？上千個文件呢？肯定就需要消耗大量的時間和精力了。估計一天都不一定完成的了。

這里使用Python進行批量實現，流程下來，1分鐘不到搞定！這里裝X了，其實碼代碼還是需要點時間的，狗頭保命！

下面這個代碼是初始代碼，可以實現的是篩選出來的每一行都另存為新文件，100個文件就存100個文件了。代碼如下：

importpandasaspdimportospath=r"./新建文件夾/"#獲取文件夾下的所有文件名name_list=os.listdir(path)name_list=(pd.DataFrame(name_list))#for循環遍歷讀取foriinrange(len(name_list)):df=pd.read_excel(path+name_list[0][i])print("{}讀取完成!".format(i))hai=df[df["id"]=="58666"]hai.to_excel("./res/"+name_list[0][i])

三、實現過程

這里給大家提供兩個可行的代碼，思路也很簡單，直接遍歷文件夾，然后加條件篩選，之后符合條件的，直接使用concat進行合并，代碼如下：

importpandasaspdimportospath=r"./新建文件夾/"#獲取文件夾下的所有文件名name_list=os.listdir(path)name_list=pd.DataFrame(name_list)#計數器res=[]#for循環遍歷讀取foriinrange(len(name_list)):#len(name_list)等于21df=pd.read_excel(path+name_list[0][i])print("文件{}讀取完成!".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")

代碼運行之后，就可以把某一文件夾下的所有Excel滿足篩選條件的Excel行，存到一個單獨的Excel中去。再也不用挨個去手動復制了，使用Python事半功倍！

后來在【貓藥師Kelly】的指導下，還寫了一個新的代碼，也是可以的，思路和上面的差不多，代碼如下所示：

importpandasaspdimportospath=r"./新建文件夾/"#獲取文件夾下的所有文件名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")

實現的效果如下圖所示：

三、總結

大家好，我是皮皮。這篇文章主要盤點一個Python自動化辦公的實用案例，這個案例可以適用于實際工作中文件處理，大家也可以稍微改進下，用于自己的實際工作中去，舉一反三。

大家在學習過程中如果有遇到問題，歡迎隨時聯系我解決（我的微信：pdcfighting），應粉絲要求，我創建了一些高質量的Python付費學習交流群和付費接單群，歡迎大家加入我的Python學習交流群和接單群！

小伙伴們，快快用實踐一下吧！如果在學習過程中，有遇到任何問題，歡迎加我好友，我拉你進Python學習交流群共同探討學習。

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