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。

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python爬取的json数据怎样提取关键词,并用excel汇总

在Python中，处理JSON数据并提取关键词通常涉及以下几个步骤：

1. **解析JSON**：首先，你需要使用`json`模块将JSON字符串转换为Python字典或列表，以便于操作。例如：

   import json
   data = json.loads(json_data)

2. **提取关键词**：假设关键词是文本字段的一部分，你可以遍历数据结构，查找包含关键词的元素。可以使用简单的条件判断，如检查是否包含特定的词语，或者使用正则表达式提取。

   keywords = []
   for item in data:
       if 'content' in item and 'keyword' in item['content']:
           keywords.extend(item['content'].split())

3. **去重和清理**：由于一次搜索可能会返回重复的关键词，需要去除重复项，并可能对关键词进行一些预处理，比如转换为小写、移除标点等。

   unique_keywords = list(set(keywords.lower())) # 将所有关键词转换为小写并去重

4. **写入Excel**：使用`pandas`库可以把关键词列表导出到Excel文件中。假设已经安装了`openpyxl`库。

   import pandas as pd
   df_keywords = pd.DataFrame({'Keywords': unique_keywords})
   df_keywords.to_excel('keywords.xlsx', index=False)

from flask import Flask, render_template, request import pandas as pd from openpyxl import load_workbook app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return render_template('index2.html') @app.route('/submit', methods=['POST']) def submit(): # 获取表单数据 line = request.form['line'] date = request.form['date'] model = request.form['model'] lists = request.form['lists'] number = request.form['number'] prod_date = request.form['prod_date'] shift = request.form['shift'] prod_line = request.form['prod_line'] responsible = request.form['responsible'] # 表单验证：检查是否所有表单字段都已填写 if not all([line, date, model, lists, number, prod_date, shift, prod_line, responsible]): return "<script>alert('请填写完整表单信息！');history.back();</script>" else: # 在这里添加提交表单信息的代码 return "<script>alert('提交成功！');window.location.href='/';</script>" # 将数据存储到 Excel 文件中 file_path = 'D:/data.xlsx' wb = load_workbook(file_path) ws = wb.active ws.append([line, date, model, lists, number, prod_date, shift, prod_line, responsible]) wb.save(file_path) return render_template('index2.html') @app.route('/history') def history(): # 从 Excel 文件中读取历史记录 file_path = 'D:/data.xlsx' df = pd.read_excel(file_path,keep_default_na=False) # 获取查询参数 query_date = request.args.get('date') query_line = request.args.get('line') query_model = request.args.get('model') # 进行查询 if query_date: df = df[df['确认日期'] == query_date] if query_line: df = df[df['确认线别'] == query_line] if query_model: df = df[df['异常机种'] == query_model] # 生成汇总图表 chart_data = df.groupby('异常现象').size().reset_index(name='count') chart_labels = chart_data['异常现象'].tolist() chart_values = chart_data['count'].tolist() return render_template('history.html', data=df.to_dict('records'), chart_labels=chart_labels, chart_values=chart_values) @app.route('/chart') def chart(): return render_template('chart.html') if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)

这段代码看起来没有问题，但如果你想让历史记录查询更加精确，可以考虑使用 Pandas 的过滤功能，例如：

# 从 Excel 文件中读取历史记录
file_path = 'D:/data.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path, keep_default_na=False)

# 获取查询参数
query_date = request.args.get('date')
query_line = request.args.get('line')
query_model = request.args.get('model')

# 进行查询
conditions = []
if query_date:
    conditions.append(df['确认日期'] == query_date)
if query_line:
    conditions.append(df['确认线别'] == query_line)
if query_model:
    conditions.append(df['异常机种'] == query_model)
if conditions:
    df = df[pd.concat(conditions, axis=1).all(axis=1)]

这样可以实现多条件过滤，只显示符合条件的历史记录。