python 筛选excel表格中某个字段

在Python中，我们可以使用pandas库来处理Excel表格并筛选特定字段。Pandas是一个强大的数据操作库，非常适合数据清洗和分析任务。

假设你已经有了一个Excel文件（例如`data.xlsx`），并且你想筛选出其中某一列（比如名为“Age”的列），你可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 加载Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 筛选指定字段
filtered_df = df[df['Age'].notna()]  # 过滤掉年龄为空的数据行，可以根据需要修改条件

# 打印筛选后的结果
print(filtered_df)

# 或者保存到新的Excel文件
filtered_df.to_excel('filtered_data.xlsx', index=False)

在这个例子中，我们首先读取Excel文件，并创建一个DataFrame对象。然后，通过布尔索引来筛选出"Age"列中值不为NaN（非空）的所有行。最后，可以选择性地打印筛选后的数据或将结果保存到新文件。

如果你有具体的筛选条件，只需要替换`df['Age'].notna()`这部分即可。例如，如果你想筛选出年龄大于30岁的记录，可以使用`df['Age'] > 30`。

相关问题

python中寻找excle中特定字段的值

在Python中，可以使用pandas库来读取Excel文件并查找特定字段的值。pandas提供了一个方便的数据结构DataFrame，它非常适合处理表格数据。以下是基本步骤：

import pandas as pd

# 1. 加载Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 确保文件路径和文件名正确替换为实际的文件路径
# 如果是第一个工作表，直接用`df`；如果需要指定其他工作表，可以用`sheet_name='Sheet1'`

# 2. 查找特定字段（假设字段名为'Field_Name'）
value = df['Field_Name'].loc[condition]  # condition是你想要匹配的条件，比如索引、列标签对应的值等

# 如果你想通过某个列筛选后再查找，可以先进行过滤
filtered_df = df[df['Another_Field'] == 'SomeValue']
value = filtered_df['Field_Name'].iloc[0]  # 这里是假设找到唯一匹配的行

#

用python 脚本，从svn的某路径下获取5月到6月的所有提交记录，从记录取出rivision, author，message, time，path 这5个字段数据，当message的中需求id和用户id相同时，将他们的path合并到一块，最后将这5个字段导出到excel表格中，并且表格的表头是这5个字段

好的，我明白了。首先，你需要安装Python的Subversion库pysvn，在终端中使用以下命令安装：

pip install pysvn

然后，你可以使用以下Python代码来实现你的需求：

import pysvn
import xlwt
import re

# 设置svn地址和本地目录
svn_url = 'http://svn.example.com/svn/project/path'
local_dir = '/path/to/local/dir'

# 设置时间范围
start_time = pysvn.Revision(pysvn.opt_revision_kind.date, '2021-05-01T00:00:00.000000Z')
end_time = pysvn.Revision(pysvn.opt_revision_kind.date, '2021-06-30T23:59:59.999999Z')

# 设置需求id和用户id
requirement_id = 'REQ123'
user_id = 'USER456'

# 创建Excel表格
workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
worksheet = workbook.add_sheet('Sheet1')

# 设置表头
worksheet.write(0, 0, 'revision')
worksheet.write(0, 1, 'author')
worksheet.write(0, 2, 'message')
worksheet.write(0, 3, 'time')
worksheet.write(0, 4, 'path')

# 连接svn服务器
client = pysvn.Client()
client.checkout(svn_url, local_dir)

# 获取提交记录
log_entries = client.log(local_dir, revision_start=start_time, revision_end=end_time)

# 遍历提交记录
row_index = 1
for log_entry in log_entries:
    revision = log_entry.revision.number
    author = log_entry.author
    message = log_entry.message
    time = log_entry.date
    paths = log_entry.changed_paths

    # 合并相同需求id和用户id的路径
    merged_paths = {}
    for path in paths:
        path_info = paths[path]
        if requirement_id in message and user_id in message:
            match = re.search(r'\b%s\b' % requirement_id, message)
            match_start = match.start()
            match_end = match.end()
            if user_id in message[match_end:]:
                merged_path = merged_paths.get(message[match_end:], [])
                merged_path.append(path)
                merged_paths[message[match_end:]] = merged_path

    # 将数据写入Excel表格
    for path in merged_paths:
        worksheet.write(row_index, 0, revision)
        worksheet.write(row_index, 1, author)
        worksheet.write(row_index, 2, message)
        worksheet.write(row_index, 3, time)
        worksheet.write(row_index, 4, ';'.join(merged_paths[path]))
        row_index += 1

# 保存Excel表格
workbook.save('output.xls')

这段代码会从svn服务器上获取5月到6月的提交记录，然后遍历每个提交记录，筛选出message中包含需求id和用户id的记录，并将这些记录的path合并到一起。最后，将这些记录的revision，author，message，time和path导出到Excel表格中。

注意，你需要将代码中的svn_url和local_dir替换成你自己的svn地址和本地目录，将start_time和end_time替换成你需要的时间范围，将requirement_id和user_id替换成你需要的需求id和用户id。另外，你需要安装xlwt库来处理Excel表格，可以使用以下命令安装：

pip install xlwt