Pyhton 批量筛选Excel的方法

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Pyhton 批量筛选Excel的方法

2024-07-09 19:43| 来源: 网络整理| 查看: 265

Pyhton 批量筛选Excel的方法——Pandas的使用摘要说明1、初始化数据（可跳过）2、根据条件筛选数据

摘要

在进行数据处理时，经常需要筛选出满足条件的数据，本文给出一种使用Python筛选Excel表格中数据的简单方法。

说明

对一张表几个字段的筛选无法体现Python处理数据的能力，本文所举案例只为示范说明。

1、初始化数据（可跳过）

假设有这样一个表，统计单位与会人员的信息，1表示到会，0表示缺席，session-1表示第一次会议，session-2表示第二次会议，以此类推。首先生成一个这样的数据表，在此基础上进行筛选：在这里插入图片描述生成数据所用的代码，供参考：

def init_data(): # 创建Excel文件、工作表 file = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') table = file.add_sheet('Sheet1') # 设计字段名 row = ['id', 'gender', 'age', 'session-1', 'session-2', 'session-3'] gender = ['男','女'] # 写入字段 for j in range(6): table.write(0, j, row[j]) # 写入具体数据 for i in range(1,21): # 写入编号 table.write(i, 0, i) # 写入性别 table.write(i, 1, gender[random.randint(0,1)]) # 写入年龄 table.write(i, 2, random.randint(18, 50)) # 写入是否到会 table.write(i, 3, random.randint(0, 1)) table.write(i, 4, random.randint(0, 1)) table.write(i, 5, random.randint(0, 1)) # 保存文件 file.save('data.xls') 2、根据条件筛选数据

假设条件为：18岁以上的男性分别参加这3次会议的数据。具体方法为：（1）先用pandas读取Excel的办法将数据读入，记为data，同时使用DataFrame函数使之在Python中也呈现为一个二维数组表，记为df；（2）使用类似于语句 df[df['字段名1'] == 条件1]这样的语句进行筛选，同时进行一些简单计算。先上代码：

def select_data(path): # 使用pandas读取文件 data = pd.read_excel(path) # 将数据存成规范的二维数组表 df = pd.DataFrame(data) # 取出第一行的字段名 first_row = df[0:0] # 根据自己的需要进行筛选 for row in first_row: if row.startswith('session'): # 设置筛选条件 df1 = df[(df[row] == 1) & (df['gender'] == '男') & (df['age']

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