# import pandas as pd # df = pd.read_excel('sheet.xlsx', engine='openpyxl') # new_df = df.query('id == "220"') # writer = pd.ExcelWriter('new_excel_file.xlsx') # new_df.to_excel(writer, sheet_name='New_Sheet', index=False) # writer.save() import openpyxl # 读取Excel文件 workbook = openpyxl.load_workbook('sheet.xlsx') # 选择需要操作的sheet页 worksheet = workbook['Sheet'] # 根据筛选条件获取满足条件的数据,其中，min_row=2表示从第二行开始读取数据，因为第一行通常是表头； # max_row=worksheet.max_row表示读取Excel文件中所有的行数据；values_only=True表示只读取单元格中的值，而不包括格式等其他元素。 new_data = [] for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, max_row=worksheet.max_row, values_only=True): if row[2] == '220': new_data.append(row) # 创建新的sheet页并写入数据 new_worksheet = workbook.create_sheet('New Sheet') for row in new_data: new_worksheet.append(row) # 保存Excel文件 workbook.save('sheet.xlsx')报zipfile.BadZipFile: File is not a zip file

这个错误通常是因为你的 Excel 文件已经被其他程序打开了，或者文件损坏导致的。你可以尝试先关闭 Excel 文件，然后重新运行代码，或者尝试使用另一个 Excel 文件来测试代码是否正常运行。如果问题仍然存在，你可以尝试使用 openpyxl 库提供的 load_workbook() 函数的 data_only 参数，将其设置为 True，这样可以确保仅读取单元格中的值，而不包括公式等其他元素。

相关问题

python代码实现，A_excel中ip地址在B_excel的ip段中进行查询，并返回B_excel的指定列内容到A_excel中去

### 回答1：
您可以使用 Python 的库如 pandas 和 openpyxl 来实现您的需求。

首先，您需要读取两个 Excel 文件，然后将两个文件的数据存储到 pandas 数据框中。

接着，您可以使用 pandas 的 `merge` 函数来执行查询，该函数允许您比较两个数据框中的数据并返回结果。

最后，您可以使用 openpyxl 库将结果写回 A_excel 中的指定列中。

代码大致如下：

import pandas as pd
import openpyxl

# 读取 Excel 文件
A_df = pd.read_excel('A_excel.xlsx')
B_df = pd.read_excel('B_excel.xlsx')

# 执行查询
result = pd.merge(A_df, B_df, on='ip_address')

# 写回 Excel 文件
writer = pd.ExcelWriter('A_excel.xlsx', engine='openpyxl')
result.to_excel(writer, index=False, sheet_name='Sheet1')
writer.save()

这是一个简单的代码示例，您可以根据自己的需求来进行修改。

### 回答2：
要实现这个功能，可以使用Python的`openpyxl`库来读写Excel文件，并使用`ipaddress`库来进行IP地址的比较。

首先，需要安装这两个库：

pip install openpyxl
pip install ipaddress

接下来，可以使用以下代码来实现上述功能：

import openpyxl
import ipaddress

def query_ip(A_file, B_file, A_column, B_column):
    # 打开A_excel文件
    A_workbook = openpyxl.load_workbook(A_file)
    A_sheet = A_workbook.active

    # 打开B_excel文件
    B_workbook = openpyxl.load_workbook(B_file)
    B_sheet = B_workbook.active

    # 遍历A_excel的IP地址
    for row in range(2, A_sheet.max_row + 1):
        ip = A_sheet[A_column + str(row)].value

        # 遍历B_excel的IP段
        for b_row in range(2, B_sheet.max_row + 1):
            ip_range = B_sheet[B_column + str(b_row)].value
            network = ipaddress.ip_network(ip_range)

            # 如果IP地址在IP段中，则将指定列的内容复制到A_excel
            if ipaddress.ip_address(ip) in network:
                content = B_sheet['指定列' + str(b_row)].value
                A_sheet['指定列' + str(row)].value = content
                break

    # 保存A_excel文件
    A_workbook.save(A_file)

# 调用查询函数
query_ip('A_excel.xlsx', 'B_excel.xlsx', 'IP列', 'IP段列')

请将代码中的`A_excel.xlsx`、`B_excel.xlsx`、`IP列`、`IP段列`和`指定列`替换为实际的表格文件名和列名。

### 回答3：
要实现这个需求，可以使用Python中的pandas库来读取和处理Excel文件。以下是一个示例代码实现：

import pandas as pd

# 读取A_excel和B_excel文件
df_a = pd.read_excel('A_excel.xlsx')
df_b = pd.read_excel('B_excel.xlsx')

# 定义一个函数来查询IP地址所在的IP段
def find_ip_segment(ip):
    for index, row in df_b.iterrows():
        start_ip = row['起始IP']
        end_ip = row['结束IP']
        if start_ip <= ip <= end_ip:
            return row['指定列']
    return None

# 在A_excel中对每个IP地址进行查询，并将查询结果写入新的一列
df_a['查询结果'] = df_a['IP地址'].apply(find_ip_segment)

# 将处理后的A_excel写入新的文件
df_a.to_excel('A_excel_with_result.xlsx', index=False)

这段代码假设A_excel文件中的IP地址列名为'IP地址'，B_excel文件中的起始IP、结束IP和指定列列名分别为'起始IP'、'结束IP'和'指定列'。代码会遍历A_excel中的每个IP地址，对每个IP地址调用`find_ip_segment`函数在B_excel中进行查询，并将查询结果写入A_excel新的一列'查询结果'。最后，将处理后的A_excel写入新的文件'A_excel_with_result.xlsx'。

请根据实际情况替换示例代码中的文件名和列名，并确保A_excel和B_excel文件在运行代码时位于同一目录下。

pandas读取sqlserver数据写入excel 中文乱码

如果在使用 pandas 读取 SQL Server 数据库并将数据写入 Excel 文件时出现中文乱码问题，可以考虑在写入 Excel 时设置编码格式。

以下是示例代码：

import pandas as pd
import pyodbc

# 连接 SQL Server 数据库
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=<server_name>;DATABASE=<database_name>;UID=<username>;PWD=<password>')

# 读取数据
sql_query = "SELECT * FROM <table_name>"
df = pd.read_sql(sql_query, conn)

# 将数据写入 Excel 文件，设置编码格式为 utf-8
writer = pd.ExcelWriter('<file_name>.xlsx', engine='xlsxwriter', options={'encoding': 'utf-8'})
df.to_excel(writer, sheet_name='<sheet_name>', index=False)
writer.save()

在上述代码中，`options={'encoding': 'utf-8'}` 指定了写入 Excel 文件时的编码格式为 utf-8，可以解决中文乱码问题。