在附件中所有sheet中,筛选领料数量大于1000的条目,并保存为新的excel
时间: 2024-03-07 12:50:10 浏览: 31
好的,我明白了。我可以使用Python中的pandas库来进行筛选和保存操作。以下是代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件中的所有sheet
excel_file = pd.read_excel('文件名.xlsx', sheet_name=None)
# 筛选领料数量大于1000的条目
filtered_data = pd.concat([sheet[sheet['领料数量']>1000] for sheet in excel_file.values()])
# 保存为新的Excel文件
filtered_data.to_excel('新文件名.xlsx', index=False)
```
你只需要将代码中的"文件名.xlsx"和"新文件名.xlsx"替换为你实际使用的文件名即可。注意,这段代码只能处理后缀名为".xlsx"的Excel文件。
相关问题
在附件中所有sheet中,筛选领料数量大于1000的条目并按照原格式保存
好的,我可以通过使用Python的openpyxl库来实现按照原格式保存。以下是代码示例:
```python
import openpyxl
# 打开Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('文件名.xlsx')
# 遍历所有sheet
for sheet_name in wb.sheetnames:
ws = wb[sheet_name]
# 遍历每一行
for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
if row[3] > 1000:
# 如果领料数量大于1000,则保留这一行
ws.append(row)
# 删除原来的数据
for row in ws.iter_rows(min_row=2):
if row[3].value <= 1000:
ws.delete_rows(row[0].row)
# 保存Excel文件
wb.save('新文件名.xlsx')
```
这段代码会遍历所有sheet,并对每一行进行筛选操作。如果领料数量大于1000,则将该行数据保存到该sheet的末尾。然后,删除领料数量小于等于1000的行。最后,使用openpyxl库的save方法将修改后的Excel文件保存到一个新的文件中,该文件名为"新文件名.xlsx",你可以将其替换为你实际使用的文件名。
用python筛选所有sheet中领料数量大于1000的条目保存为新的excel
可以使用Python中的pandas库来读取Excel表格并筛选数据,并使用pandas的ExcelWriter类将筛选结果保存为新的Excel文件。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
file_path = 'example.xlsx'
excel_file = pd.ExcelFile(file_path)
# 遍历所有sheet,并筛选领料数量大于1000的数据
result = pd.DataFrame()
for sheet_name in excel_file.sheet_names:
df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name)
df = df[df['领料数量'] > 1000]
if not df.empty:
df['Sheet'] = sheet_name
result = pd.concat([result, df], ignore_index=True)
# 保存筛选结果为新的Excel文件
output_file = 'output.xlsx'
with pd.ExcelWriter(output_file) as writer:
result.to_excel(writer, index=False)
```
在上述代码中,我们首先读取Excel文件并遍历所有sheet,筛选领料数量大于1000的数据并保存在`result`变量中。然后,我们使用pandas的ExcelWriter类创建一个新的Excel文件,并使用`to_excel`函数将`result`变量中的数据保存为新的sheet。最后,我们使用`with`语句来自动关闭ExcelWriter对象,以确保输出文件能够正确保存。
需要注意的是,以上代码中的`领料数量`和`Sheet`列名称需要根据实际情况进行修改,并且输出文件的路径也需要根据实际情况进行修改。