Openpyxl中的数据逐行处理技巧

# 1. 介绍Openpyxl及其在数据处理中的作用

## 1.1 Openpyxl简介

Openpyxl 是一个用于读写 Excel 文件的库，它提供了丰富的功能来操作 Excel 文档，可以实现对 Excel 中数据的读取、更改、保存等操作。它是基于 Python 的第三方库，可以轻松安装并集成到 Python 程序中。

Openpyxl 的主要功能包括：
- 读取 Excel 文件
- 创建新的 Excel 文件
- 修改已有的 Excel 文件
- 支持格式化、图表等功能

## 1.2 数据处理中的Openpyxl应用场景

在数据处理过程中，Openpyxl 可以提供方便的操作 Excel 数据的方法，例如针对大量数据进行逐行处理、条件筛选、数据分析、统计等操作。它为数据处理提供了更丰富的操作空间，使得处理复杂的数据变得更加简单高效。

# 2. 基本数据逐行处理方法

数据处理是Openpyxl库在实际应用中的重要功能之一。在这一章节中，我们将介绍如何使用Openpyxl来逐行处理Excel中的数据。首先我们将学习如何读取Excel文件，然后介绍基本的逐行数据处理方法。

### 2.1 读取Excel文件

在使用Openpyxl进行数据逐行处理之前，首先需要读取Excel文件中的数据。以下是一个简单的示例，演示了如何使用Openpyxl读取Excel文件中的数据：

import openpyxl

# 打开工作簿
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')

# 选择工作表
sheet = workbook['Sheet1']

# 读取单元格数据
cell = sheet['A1']
print(cell.value)

在这个示例中，我们首先通过`openpyxl.load_workbook`方法打开一个名为`example.xlsx`的Excel文件，然后选择了名为`Sheet1`的工作表，并读取了单元格`A1`中的数据。

### 2.2 逐行处理数据的基本方法

一旦数据被成功读取，我们就可以开始逐行处理数据。以下是一个简单示例，展示了如何使用Openpyxl逐行处理Excel中的数据：

import openpyxl

# 打开工作簿
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
sheet = workbook['Sheet1']

# 遍历每一行数据
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, max_row=sheet.max_row, min_col=1, max_col=sheet.max_column):
    for cell in row:
        print(cell.value, end=" ")
    print()

在这个示例中，我们使用`iter_rows`方法将每一行数据转换为一个行对象，然后通过遍历每个单元格来处理数据。这样我们就可以逐行处理Excel中的数据了。

通过以上方法，我们可以基本地实现逐行处理数据的功能。接下来我们将深入探讨如何对数据进行条件筛选和更多高级处理技巧。

# 3. 条件筛选与数据处理

在数据处理中，我们经常需要根据特定条件筛选数据，并对筛选后的数据进行相应处理。在Openpyxl中，我们可以利用条件筛选和数据处理方法来实现这一目的。

#### 3.1 利用条件筛选数据

在Openpyxl中，通过遍历每一行数据，并根据特定条件进行筛选，可以实现数据的条件筛选。

import openpyxl

# 读取Excel文件
workbook = openpyxl.load_workbook('example.xlsx')
sheet = workbook['Sheet1']

# 定义筛选条件
criteria = 'Complete'

# 遍历数据并筛选
filtered_data = []
for row in sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    if row[2] == criteria:
        filtered_data.append(row)

# 打印筛选后的数据
for data in filtered_data:
    print(data)

#### 3.2 对筛选后的数据进行处理

在筛选出符合条件的数据后，我们可以对这些数据进行相应处理，比如统计、计算或者其他操作。