用Python批量提取工作簿中同名工作表的特定数据

您可以使用Python中的pandas库来批量提取工作簿中同名工作表的特定数据。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取工作簿
workbook = pd.read_excel('工作簿文件名.xlsx', sheet_name=None)

# 遍历工作表
for sheet_name, sheet_data in workbook.items():
    # 检查工作表名称是否符合条件
    if sheet_name == '目标工作表名称':
        # 提取特定数据，例如提取A列和B列的数据
        specific_data = sheet_data[['列名A', '列名B']]
        
        # 打印提取的数据
        print(specific_data)

在上面的代码中，您需要将'工作簿文件名.xlsx'替换为您实际的工作簿文件名，将'目标工作表名称'替换为您要提取数据的工作表名称，将'列名A'和'列名B'替换为您要提取的特定列的列名。

这段代码将读取整个工作簿，并遍历每个工作表。当找到与目标工作表名称匹配的工作表时，它将提取特定的列数据并打印出来。您可以根据实际需求修改代码以满足您的要求。

相关问题

用Python批量提取多个工作簿中同名工作表的特定数据

您好！可以使用Python的pandas库来批量提取多个工作簿中同名工作表的特定数据。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
import os

# 定义要提取的特定数据所在的列索引
target_column_index = 2

# 定义存储提取结果的空DataFrame
result_df = pd.DataFrame()

# 遍历工作簿所在的文件夹
folder_path = '工作簿文件夹路径'
for file_name in os.listdir(folder_path):
    if file_name.endswith('.xlsx'):  # 假设工作簿为Excel文件格式，如有其他格式需修改后缀名
        file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
        
        # 读取工作簿中的所有工作表
        xls = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None)
        
        # 遍历工作表
        for sheet_name, df in xls.items():
            if sheet_name == '目标工作表名称':  # 替换为您要提取数据的目标工作表的名称
                # 提取特定数据所在的列
                target_data = df.iloc[:, target_column_index]
                
                # 将提取的数据存储到结果DataFrame中
                result_df[file_name + '_' + sheet_name] = target_data

# 打印结果DataFrame
print(result_df)

在代码中，需要您替换`folder_path`为存放工作簿的文件夹路径，以及`目标工作表名称`为您要提取数据的目标工作表的名称。此代码遍历文件夹下的所有Excel文件，读取每个文件的所有工作表，并提取目标工作表中特定列的数据，最后将提取的数据存储到一个结果DataFrame中。

用Python批量提取多个工作簿中同名工作表的特定数据，并存储在新的工作簿中

要将提取的数据存储在新的工作簿中，你可以使用openpyxl库创建一个新的工作簿，并将数据写入该工作簿中。以下是修改后的示例代码：

import os
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl import Workbook

def extract_data_from_workbooks(folder_path, sheet_name, data_range, output_path):
    output_workbook = Workbook()
    output_sheet = output_workbook.active
    data = []
    for filename in os.listdir(folder_path):
        if filename.endswith(".xlsx") or filename.endswith(".xls"):
            workbook_path = os.path.join(folder_path, filename)
            workbook = load_workbook(workbook_path)
            if sheet_name in workbook.sheetnames:
                sheet = workbook[sheet_name]
                for row in sheet[data_range]:
                    row_data = [cell.value for cell in row]
                    data.append(row_data)
            workbook.close()
    
    for row in data:
        output_sheet.append(row)

    output_workbook.save(output_path)
    output_workbook.close()

# 示例用法
folder_path = "工作簿文件夹路径"
sheet_name = "目标工作表名称"
data_range = "A1:C10" # 例如提取 A1 到 C10 的数据
output_path = "新工作簿路径.xlsx" # 修改为你想要保存的新工作簿路径
extract_data_from_workbooks(folder_path, sheet_name, data_range, output_path)

在示例代码中，我们新增了一个 `output_path` 参数，用于指定新工作簿的保存路径。代码会创建一个新的工作簿对象 `output_workbook`，并在其中创建一个活动工作表 `output_sheet`。提取的数据将会保存在 `data` 列表中，然后按行写入到 `output_sheet` 中。最后，使用 `output_workbook.save(output_path)` 将新工作簿保存到指定路径，并调用 `output_workbook.close()` 关闭工作簿。

记得将代码中的 `folder_path`、`sheet_name`、`data_range` 和 `output_path` 修改为你实际的文件和路径。运行代码后，提取的数据将会保存在新的工作簿中。