python 如何对excel 表格内容筛选并统计

Python 中可以使用 openpyxl 库对 Excel 表格进行筛选和统计。下面是一些示例代码来说明如何实现。

假设我们有一个 Excel 表格，包含以下列：姓名、年龄、性别、城市。

1. 筛选

我们可以使用 openpyxl 库中的 `AutoFilter` 对象来实现筛选功能。假设我们要筛选出城市为“北京”的行，代码如下：

from openpyxl import load_workbook

# 加载 Excel 文件
workbook = load_workbook('example.xlsx')

# 选择工作表
worksheet = workbook.active

# 打开筛选
worksheet.auto_filter.ref = "A1:D1"

# 筛选城市为“北京”的行
for row in worksheet.iter_rows(min_row=2):
    if row[3].value == '北京':
        for cell in row:
            print(cell.value, end=' ')
        print()

上述代码中，我们首先使用 `load_workbook()` 函数加载 Excel 文件，然后选择工作表，接着打开筛选功能，并指定需要筛选的范围（第一行到第四列）。然后，我们使用 `iter_rows()` 方法迭代所有行，并判断每一行的第四列（城市）是否为“北京”，如果是则输出该行的所有单元格的值。

2. 统计

我们可以使用 openpyxl 库中的 `Worksheet` 对象的方法来实现对 Excel 表格的统计。假设我们要统计城市为“北京”的人数，代码如下：

from openpyxl import load_workbook

# 加载 Excel 文件
workbook = load_workbook('example.xlsx')

# 选择工作表
worksheet = workbook.active

# 统计城市为“北京”的人数
count = 0
for row in worksheet.iter_rows(min_row=2):
    if row[3].value == '北京':
        count += 1

print(f'城市为“北京”的人数为{count}人。')

上述代码中，我们首先使用 `load_workbook()` 函数加载 Excel 文件，然后选择工作表。接着，我们使用 `iter_rows()` 方法迭代所有行，并判断每一行的第四列（城市）是否为“北京”，如果是则将计数器加一。最后，我们输出统计结果。

这只是一些基本的示例代码，您可以根据实际需求进行修改和扩展。