import pandas as pd
df = pd.read_excel("物料表.xlsx", header = 2)
df500 = df[df["数量"]>500]
with pd.ExcelWriter('物料表.xlsx', mode = 'a' ,engine='openpyxl',
datetime_format='YYYY-MM-DD') as writer:
df500.to_excel(writer, sheet_name='数量大于500',index = False)
from openpyxl import load_workbook
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("物料表.xlsx")
ws = wb["数量大于500"]
# 调整列宽
ws.column_dimensions['A'].width = 12
ws.column_dimensions['C'].width = 15.5
ws.column_dimensions['G'].width = 10
#设置字号,对齐,缩小字体填充,加边框
for row_number in range(2, ws.max_row+1):
for col_number in range(1,ws.max_column+1):
c = ws.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")
wb.save("物料表.xlsx")
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这个Python自动化办公源码主要用于提取指定数据并将其保存在原始Excel工作簿中。它使用了Pandas库,一个强大的数据处理和分析工具,可以方便地处理各种数据格式,包括Excel文件。首先,我们需要导入pandas库,并使用pandas的read_excel()函数读取Excel文件。这个函数会将Excel文件转换为一个DataFrame对象,这是pandas中用于存储和操作数据的主要数据结构。然后,我们可以使用DataFrame的各种方法来提取我们感兴趣的数据。例如,我们可以使用loc或iloc方法来基于行和列的标签或位置选择数据,或者使用条件表达式来筛选满足特定条件的行。最后,我们可以使用to_excel()函数将提取的数据写回到Excel文件中。这个函数可以将DataFrame对象保存为Excel文件,我们可以选择覆盖原始文件或保存为新的文件。此外,这个源码还使用了zipfile库来创建一个新的.zip文件,并将处理后的Excel文件添加到这个.zip文件中。这样,我们就可以方便地将处理后的文件发送给其他人,或者在不同的计算机上使用。总的来说,这个Python自动化办公源码是一个非常实用的工具,可以帮助我们在处理大量数据时节省时间和精力。无论是数据分析,还是日常办公,都可以通过这个源码来提高工作效率。重新回答||
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python中用Pandas提取指定数据并保存在原Excel工作簿中
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example52.py 1KB
物料表.xlsx 1.28MB
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