python提取文件夹里多个excel文件并筛选数据

以下是一个示例代码，可以提取文件夹中的多个excel文件，并筛选数据：

import os
import pandas as pd

# 设置文件夹路径
folder_path = "your_folder_path"

# 获取文件夹中所有的excel文件
files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]

# 定义筛选条件
condition = "your_condition"

# 循环读取每个excel文件中的数据，并筛选符合条件的数据
for file in files:
    file_path = os.path.join(folder_path, file)
    df = pd.read_excel(file_path)
    filtered_df = df[df['column_name'].str.contains(condition)]
    
    # 处理筛选结果
    

其中，需要替换的部分为`your_folder_path`和`your_condition`，分别代表文件夹路径和筛选条件。此示例代码使用pandas库读取excel文件，筛选时根据某一列的关键字是否包含条件来判断。在实际使用中，可以根据需要修改条件和处理筛选结果的代码。

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python提取文件夹里多个excel文件并筛选数据保存

以下是一个示例代码，用于提取文件夹里多个excel文件并筛选数据保存：

import os
import pandas as pd

# 设置文件夹路径和保存路径
folder_path = '文件夹路径'
save_path = '保存路径'

# 获取文件夹里的所有文件名
file_list = os.listdir(folder_path)

# 遍历文件夹里的所有文件
for file_name in file_list:
    # 判断是否为excel文件
    if file_name.endswith('.xlsx'):
        # 读取excel文件
        df = pd.read_excel(os.path.join(folder_path, file_name))
        # 筛选数据
        df_filtered = df[df['列名'] == '筛选条件']
        # 保存筛选后的数据至新的excel文件
        df_filtered.to_excel(os.path.join(save_path, file_name), index=False)

需要注意的是，代码中的`列名`和`筛选条件`需要根据实际情况进行修改。另外，需要预先安装`pandas`库。

python合并指定文件夹下多个excel文件数据

以下是Python代码示例，用于合并指定文件夹下多个Excel文件数据：

import os
import pandas as pd

# 定义文件夹路径和文件类型
folder_path = "path/to/folder"
file_type = ".xlsx"

# 获取文件夹内所有符合条件的文件路径
file_list = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith(file_type)]

# 读取所有文件的数据
all_data = pd.DataFrame()
for file in file_list:
    df = pd.read_excel(file)
    all_data = all_data.append(df, ignore_index=True)

# 合并所有数据并输出到新的Excel文件中
output_file = os.path.join(folder_path, "merged_data.xlsx")
all_data.to_excel(output_file, index=False)

在代码中，首先定义了文件夹路径和文件类型，然后使用`os.listdir()`获取文件夹内所有符合条件的文件路径，接着使用`pd.read_excel()`读取所有文件的数据，并使用`pd.DataFrame.append()`方法将它们合并到一个数据框中。最后，使用`pd.DataFrame.to_excel()`方法将合并后的数据输出到新的Excel文件中。