从Excel中提取指定数据并保存到新的Excel表格中

你可以使用Python中的pandas库来实现从Excel中提取指定数据并保存到新的Excel表格中的功能。具体操作步骤如下：

1. 首先，导入pandas库:

import pandas as pd

2. 使用pandas的`read_excel`方法读取Excel文件：

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

3. 使用pandas的`loc`方法选择符合条件的数据：

new_df = df.loc[df['列名'] == '条件']

其中，'列名'和'条件'需要根据实际情况进行修改。

4. 使用pandas的`to_excel`方法将筛选后的数据保存到新的Excel文件中：

new_df.to_excel('new_data.xlsx', index=False)

其中，index=False表示不需要保存索引。

这样，就实现了从Excel中提取指定数据并保存到新的Excel表格中的功能。

相关问题

用python从excel中提取指定单元格数据保存新表

在Python中，我们可以使用pandas库方便地从Excel文件中提取指定单元格的数据并创建新的表格。以下是基本步骤：

1. 首先，需要安装`openpyxl`和`pandas`库，如果还没有安装，可以运行以下命令：

   pip install openpyxl pandas

2. 导入所需的模块：

import pandas as pd

3. 使用`read_excel`函数读取Excel文件，并指定需要的sheet名称或索引以及特定的单元格范围。假设我们想要提取A列第一行的数据，可以这样做：

df_original = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols=['A'], index_col=0, nrows=1)

这里 `usecols=['A']` 表示只选择'A'列，`index_col=0` 将A列设置为索引，`nrows=1` 表示取第一行。

4. 如果仅需要单个单元格，例如A1单元格，可以使用`.loc` 或 `.iloc` 来定位：

data_cell = df_original.loc[0, 'A']

`loc`基于标签，`iloc`基于位置。

5. 最后，将提取的数据保存到新的Excel文件中：

new_df = pd.DataFrame({'Data': [data_cell]})
new_df.to_excel('output_data.xlsx', index=False)

这会创建一个新的Excel文件，其中只有一个名为'Data'的新列，包含原始数据。

使用Python来对Excel中的特定数据进行提取和写入新表格的指定位置。具体操作包括打开目标Excel文件、找到特定数据所在的单元格、将数据提取出来并保存到一个变量中、创建一个新表格或者打开一个已有的表格、将提取出的数据写入新表格的指定位置。写一个代码

好的，以下是一个简单的示例代码：

import openpyxl

# 打开目标Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('target_file.xlsx')
worksheet = workbook.active

# 找到特定数据所在的单元格
for row in worksheet.iter_rows():
    for cell in row:
        if cell.value == '特定数据':
            # 将数据提取出来并保存到一个变量中
            data = cell.value

# 创建一个新表格或者打开一个已有的表格
new_workbook = openpyxl.Workbook()
new_worksheet = new_workbook.active

# 将提取出的数据写入新表格的指定位置
new_worksheet['A1'] = data

# 保存新表格
new_workbook.save('new_file.xlsx')

请注意，这只是一个示例代码，实际操作可能需要进行更多的错误处理和数据转换等操作。