利用Python手动输入需要查询的数据,并在Excel中进行查找,将查找出来的数据的整行输出在新的表格中,设置输出结果为字符型
时间: 2024-03-15 14:45:58 浏览: 26
好的,您可以先安装 `pandas` 库,然后按照以下代码进行操作:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 手动输入需要查询的数据
query = input('请输入需要查询的数据:')
# 在Excel中查找数据
result = df[df.apply(lambda row: query in row.values, axis=1)]
# 将查找结果输出到新的表格中
result.to_excel('output.xlsx', index=False, dtype=str)
```
其中,`example.xlsx` 是需要查询的Excel文件名,`query` 是手动输入的查询数据,`output.xlsx` 是输出结果的Excel文件名。`df.apply(lambda row: query in row.values, axis=1)` 用于查找包含 `query` 的行,并将查找结果赋值给 `result` 变量。`to_excel()` 方法用于将查找结果输出到新的表格中,`index=False` 表示不输出行号,`dtype=str` 表示输出结果为字符型。
相关问题
利用Python手动输入需要查询的数据,并在Excel中进行查找,将查找出来的数据的整行输出在新的表格中
可以使用Python中的openpyxl库来实现根据手动输入的数据,在Excel中进行查找,将查找出来的数据的整行输出在新的表格中,具体实现步骤如下:
1. 安装openpyxl库:使用pip命令安装
```python
pip install openpyxl
```
2. 导入openpyxl库
```python
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl import Workbook
```
3. 打开Excel文件
```python
workbook = load_workbook('example.xlsx')
```
4. 获取Excel中的某个工作表
```python
worksheet = workbook['Sheet1']
```
5. 定义需要查找的关键字
```python
keyword = input('请输入需要查找的数据:')
```
6. 遍历每个单元格,查找包含关键字的内容,并将满足条件的行保存在新的表格中
```python
new_workbook = Workbook()
new_worksheet = new_workbook.active
for row in worksheet.iter_rows():
for cell in row:
if keyword in str(cell.value):
new_worksheet.append([cell.value for cell in row])
new_workbook.save('result.xlsx')
```
其中,`iter_rows()`方法可以遍历每一行,`append()`方法可以将满足条件的行保存在新的表格中。
注意事项:需要将Excel文件放在与Python文件相同的目录下,并将Excel文件名和工作表名替换为实际的文件名和工作表名。另外,需要在代码中定义关键字变量`keyword`,并将其替换为实际的关键字。最后,需要将结果保存到新的Excel文件中。
利用Python手动输入需要查询的数据,并在Excel中进行查找,将查找出来的数据的整行输出在新的字典中,并设置输出结果为字符型
好的,您可以使用 `pandas` 库和 Python 字典进行操作。以下是代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 手动输入需要查询的数据
query = input('请输入需要查询的数据:')
# 在Excel中查找数据
result = df[df.apply(lambda row: query in row.values, axis=1)]
# 将查找结果输出到字典中
output_dict = result.to_dict(orient='records')
# 将输出结果设置为字符型
for row in output_dict:
for key in row:
row[key] = str(row[key])
print(output_dict)
```
其中,`example.xlsx` 是需要查询的Excel文件名,`query` 是手动输入的查询数据。`df.apply(lambda row: query in row.values, axis=1)` 用于查找包含 `query` 的行,并将查找结果赋值给 `result` 变量。`to_dict()` 方法用于将查找结果输出到字典中,`orient='records'` 表示输出格式为字典列表,每个字典代表一行数据。最后,使用 `for` 循环将输出结果中的每个值转换为字符串类型。