python筛选excel数据保存到新的excel表格后，日期格式改变成乱码了

这个问题可能是由于Excel和Python对日期格式的处理方式不同导致的。在Excel中，日期是以特定的格式进行存储的，而Python中则是以时间戳的形式进行存储的。

为了解决这个问题，你可以在Python中使用datetime库将时间戳转换为Excel中的日期格式，然后再将数据写入新的Excel表格中。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# 读取原始数据
df = pd.read_excel('原始数据.xlsx')

# 筛选数据
df = df[df['日期'] > datetime(2021, 1, 1)]

# 将时间戳转换为Excel中的日期格式
df['日期'] = df['日期'].apply(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d'))

# 将数据写入新的Excel表格
writer = pd.ExcelWriter('筛选后的数据.xlsx')
df.to_excel(writer, index=False)
writer.save()

在代码中，我们首先使用pandas库读取原始数据，然后使用日期筛选条件来筛选数据。接着，我们使用lambda函数将时间戳转换为Excel中的日期格式，并将数据写入新的Excel表格中。

需要注意的是，Excel中的日期格式与不同的语言环境有关，所以在转换日期格式时需要根据具体情况进行调整。

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python筛选excel数据保存到新的excel表后日期列乱码

如果你在将数据复制到新的Excel表后，日期列出现了乱码，那么可能是因为日期格式在复制过程中出现了问题。为了解决这个问题，我们可以在复制时将日期格式转换为字符串格式，并在保存时指定日期格式。

以下是修改后的代码：

import openpyxl
from openpyxl.utils import get_column_letter

# 打开原始Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('data.xlsx')

# 创建新的Excel工作簿
new_workbook = openpyxl.Workbook()
new_sheet = new_workbook.active
new_sheet.title = '领料数量大于1000的条目'

# 遍历每个工作表，并筛选符合条件的行
for sheet_name in workbook.sheetnames:
    sheet = workbook[sheet_name]
    for row in sheet.iter_rows(min_row=2):
        # 检查领料数量是否大于1000
        qty = row[3].value
        if qty is not None and qty > 1000:
            # 将日期格式转换为字符串格式
            for cell in row:
                if isinstance(cell.value, datetime.datetime):
                    cell.value = cell.value.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
            # 将符合条件的行复制到新的Excel工作表
            new_sheet.append([cell.value for cell in row])

# 设置日期格式
for col_idx in range(1, new_sheet.max_column + 1):
    col_letter = get_column_letter(col_idx)
    for row in new_sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=1):
        cell = row[col_idx - 1]
        if isinstance(cell.value, str) and ':' in cell.value:
            cell.number_format = 'yyyy-mm-dd hh:mm:ss'

# 保存新的Excel文件
new_workbook.save('new_data.xlsx')

在这个版本的代码中，我们在复制每一行之前，先检查该行中是否包含日期。如果发现有日期，我们就将其格式转换为字符串格式（例如："2022-05-01 12:30:00"）。

在保存新的Excel文件时，我们使用了`cell.number_format`属性来指定日期格式。这样，即使在复制过程中出现了乱码，我们也可以确保在保存时，日期能够正确地显示。

希望这个修改后的代码可以解决你的问题！

python筛选excel数据保存到新表

Python是一种高级编程语言，支持万能的数据处理，包括Excel文件的操作。常用的Python包为pandas，可以读取Excel表格数据，并对数据进行筛选和保存操作。

为了筛选Excel数据，并保存到新表，首先需要获取Excel表格的数据。在pandas中使用read_excel()函数读取Excel文件，然后通过DataFrame类型对数据进行操作和筛选。

例如，我们可以通过DataFrame.drop()函数删除不需要的行和列，DataFrame.loc()函数进行数据筛选操作等。最后，使用to_excel()函数将筛选并处理好的数据保存到新的Excel表格中。

另外，也可以通过openpyxl库，将指定的数据读取到内存中，然后对数据进行筛选操作，再将数据保存到新的Excel表格中。其中，openpyxl库允许用户对Excel表格单元格的属性进行操作，简单易用。

总之，Python支持多种方式将Excel数据筛选并存储到新表，主要是通过pandas和openpyxl两个库进行操作。这些方法具有简洁、高效、易于扩展等特点，所以Python是数据分析和处理的好帮手。