PYHTON 搜索大量EXCEL

如果你想搜索大量的 Excel 文件，可以使用 Python 中的 Pandas 库来实现。Pandas 是一个强大的数据分析库，可以处理大量的数据和 Excel 文件。

以下是搜索大量 Excel 文件的步骤：

1. 安装 Pandas 库

如果你还没有安装 Pandas 库，请在终端中运行以下命令安装：

pip install pandas

2. 导入 Pandas 库

在 Python 脚本中导入 Pandas 库：

import pandas as pd

3. 读取 Excel 文件

使用 Pandas 的 read_excel() 函数读取 Excel 文件：

df = pd.read_excel('filename.xlsx')

这将把 Excel 文件读取到 Pandas 的 DataFrame 对象中。

4. 搜索数据

使用 Pandas 的 loc[] 或 iloc[] 函数搜索数据。例如，假设你想搜索第一列包含 “keyword” 的行，可以使用以下代码：

result = df.loc[df.iloc[:,0].str.contains('keyword')]

这将返回包含 “keyword” 的行的 DataFrame 对象。

5. 遍历多个 Excel 文件

使用 Python 的 glob 模块遍历多个 Excel 文件，并使用 Pandas 的 concat() 函数合并它们：

import glob

all_files = glob.glob('*.xlsx')  # 匹配所有 .xlsx 文件

dfs = []
for filename in all_files:
    dfs.append(pd.read_excel(filename))

df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

这将把所有 Excel 文件读取到 Pandas DataFrame 中，并将它们合并成一个 DataFrame 对象。

6. 搜索多个 Excel 文件

使用 Pandas 的 loc[] 或 iloc[] 函数搜索数据，例如：

result = df.loc[df.iloc[:,0].str.contains('keyword')]

这将搜索所有 Excel 文件中包含 “keyword” 的行，并返回一个包含所有匹配行的 DataFrame 对象。

这是一个基本的框架，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。