Openpyxl列表 根据条件汇总

您可以使用Python的openpyxl库来读取Excel文件，并使用条件筛选数据，然后汇总。

以下是一个示例代码，假设您要筛选名为Sheet1的工作表中所有“是”值的行，并汇总第2列的数值：

import openpyxl

# 打开Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 选择工作表
sheet = wb['Sheet1']

# 创建空列表来存放符合条件的行
filtered_rows = []

# 遍历每一行
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    # 如果第一列的值为“是”，则将该行添加到列表中
    if row[0] == '是':
        filtered_rows.append(row)

# 计算第2列的总和
total = sum(row[1] for row in filtered_rows)

# 打印总和
print(total)

请注意，此代码假定第1列为条件列，第2列为要汇总的列。如果您的情况不同，请相应地更改代码。

相关问题

openpyxl读取列表

使用 openpyxl 库可以读取 Excel 文件中的列表数据，下面是一个简单的示例：

from openpyxl import load_workbook

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

# 获取工作表
worksheet = workbook.active

# 读取数据
data = []
for row in worksheet.iter_rows(values_only=True):
    data.append(list(row))

# 打印数据
print(data)

在这个示例中，我们使用 `load_workbook` 函数打开 Excel 文件，然后使用 `active` 属性获取活动工作表（即当前显示在屏幕上的工作表）。接下来，使用 `iter_rows` 方法遍历所有行，并将每行数据转换为列表，最后将这些列表添加到 `data` 列表中。最终，我们打印出 `data` 列表中的数据。

需要注意的是，上面的代码假设 Excel 文件中每个单元格只包含一个值。如果包含多个值，例如一个单元格中包含了一个列表，那么可以使用 `openpyxl.utils.cell.range_boundaries` 函数获取单元格的范围，并使用 `worksheet.iter_rows(min_row, max_row, min_col, max_col, values_only=True)` 方法来读取这个范围内的数据。

openpyxl添加列表

可以使用 openpyxl 中的 ListObject 类来添加 Excel 表格中的列表。以下是一个简单的示例：

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.worksheet.table import Table, TableStyleInfo

# 创建一个新的工作簿
wb = Workbook()

# 创建一个工作表
ws = wb.active

# 添加一些数据
ws.append(["Name", "Age"])
ws.append(["Alice", 25])
ws.append(["Bob", 30])
ws.append(["Charlie", 35])

# 定义列表的范围
table_range = "A1:B4"

# 创建一个列表对象
table = Table(displayName="Table1", ref=table_range)

# 定义表格样式
style = TableStyleInfo(name="TableStyleMedium9", showFirstColumn=False,
                       showLastColumn=False, showRowStripes=True, showColumnStripes=False)

# 应用表格样式
table.tableStyleInfo = style

# 将列表对象添加到工作表中
ws.add_table(table)

# 保存工作簿
wb.save("example.xlsx")

在上面的代码中，我们创建了一个名为 "Table1" 的列表对象，并将其应用于工作表中的数据范围（从 A1 到 B4）。我们还定义了一些表格样式，并将其应用于列表对象。最后，我们将列表对象添加到工作表中，并将工作簿保存到本地磁盘。