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  • 一对多提取excel
    千次阅读
    2022-03-11 17:28:52

    实现过程:
    一,遍历目标文件夹并筛选出’.xls’或’.xlsx’格式的表存入到数组中。
    二,数组存储筛选出表的指定数据。
    三,excel数据存储的起始数据为指定sheet的数据条数+1。

    import os
    import sys
    from openpyxl import workbook
    from openpyxl import load_workbook
    #所需遍历提取excel表格的文件夹
    path = r'xxx'
    #存储到新表格
    path1 = r'xxx.xlsx'
    TID = []
    EPC = []
    lw_save = load_workbook(path1)
    sheet_save = lw_save['sheet']
    start_length = sheet_save.max_row+1
    for file in os.listdir(path):
        if file.endswith('.xls') or file.endswith('.xlsx'): #判断文件夹下的文件是否是excel文件
            lw = load_workbook(path+file)
            sheet = lw['RFIDData']
            if sheet.cell(1,5).value == 'EPC' and sheet.cell(1,6).value == 'TID' :#判断文件的第一行的第五列与第六列分别是否为EPC与TID
                for i in range(2,sheet.max_row+1):
                    EPC.append(sheet.cell(i,5).value)
                    TID.append(sheet.cell(i,6).value)
            else:
                print('Data Error !!!!!!!')
                sys.exit()
    print(TID)
    if TID.__len__() == EPC.__len__():
        for j in range(TID.__len__()):
            sheet_save.cell(start_length + j,1,TID[j])
            sheet_save.cell(start_length + j,2,EPC[j])
    else:
        print('Data Error !!!!!!!')
        sys.exit()
    lw_save.save(path1)
    
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  • 用公式提取多Excel文件的数据

    万次阅读 2019-09-16 10:46:27
    用公式提取多Excel文件的数据待提取数据的Excel文件新建公式,提取文件名提取文件名到Excel中用文件名和地址组成字符串将引用的字符串以数字类型粘贴用查找和替换功能在字符串前加“=”用查找和替换功能更改单元...

    待提取数据的Excel文件

    在文件夹 E:\temp\销售清单\ 中是不同公司的销售清单Excel文件。现在要将所有公司地址提取到一新的Excel中进行汇总。
    你好! 这是你第一次使用 **Markdown编辑器** 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。
    在这里插入图片描述

    新建公式,提取文件名

    公式名称为:提取文件名
    引用位置为:=FILES(Sheet5!$A$1): 在这里插入图片描述

    提取文件名到Excel中

    用公式:=Index(提取文件名,row(1:1))将第一个文件名提取出来,再通过下拉单元格将所有文件名提取出来。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    用文件名和地址组成字符串

    用文件名和地址组成字符串,用于对文件的应用。
    ="‘E:\temp\销售清单\["&A2&"]Sheet1’!$A$2"
    在这里插入图片描述

    将引用的字符串以数字类型粘贴

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    用查找和替换功能在字符串前加“=”

    在字符串前加“=”,将字符串变成公式。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    用查找和替换功能更改单元地址的引用方式,提取其他数据

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 利用python对EXCEL提取处理

    千次阅读 2021-03-09 08:17:07
    提示:利用python处理两个EXCEL表格,表A和表B第列均为时间,若时间相同,就将表A对应时间的那行数据提取出来 例如: 方案: 采用简单的for循环,读入EXCEL数据,进行比较判断,输出保存 import xlrd import ...

    项目场景:

    提示:利用python处理两个EXCEL表格,表A和表B第一列均为时间,若时间相同,就将表A对应时间的那一行数据提取出来
    例如:如该图中两个表所示

    方案一:

    采用简单的for循环,读入EXCEL数据,进行比较判断,输出保存

    import xlrd
    import xlwt
    
    # 读取文件
    file_A_name = "I:\\EXLA.xls"
    file_B_name = "I:\\EXLB.xls"
    result_to_name = "I:\\Result.xlsx"
    file_A = xlrd.open_workbook(file_A_name)
    file_B = xlrd.open_workbook(file_B_name)
    # 读取文件中的某张表
    A_sheet = file_A.sheet_by_name("风速曲线")
    B_sheet = file_B.sheet_by_name("aaa")
    # 创建需要保存的写入文件
    workbook = xlwt.Workbook(encoding="ascii")
    # 创建写入sheet
    worksheet = workbook.add_sheet("same_time_date")
    
    # 啦啦啦,第一版程序,比较耗时,并且保存结果不连续
    for i in range (0,A_sheet.nrows):              # 遍历表A"风速曲线"sheet的每一行
        A_values_row1 = A_sheet.row_values(i)      # 保存第i行的数据至A_values_row1
        for j in range (0,B_sheet.nrows):          # 遍历表B"aaa"sheet的每一行
            B_values_row1 = B_sheet.row_values(j)  # 保存第i行的数据至A_values_row1
            if A_values_row1[0]==B_values_row1[0]: # 比较第一列(每一行第一个值)是否相等
                print(A_values_row1)
                # 保存相同结果
                for k in range(0,11):              # 若True,将表A第i行的12个数据保存至新建"same_time_date"sheet
                    worksheet.write(i, k, A_values_row1[k])
                    workbook.save(result_to_name)
    
    
    # 啦啦啦 ,关于读取某行,某列,或某具体数据的方法
    '''
    # 读取表A第一列数据
    colA_1_value = A_sheet.col_values(0)
    print(colA_1_value)
    
    # 第一行数据
    rowA_1_value = A_sheet.row_values(0)
    print(rowA_1_value)
    
    # 获取第一行第一列的数据
    cell_value = A_sheet.cell_value(0, 0)
    print(cell_value)
    
    # 获取表的行数
    nrows = A_sheet.nrows
    
    # 获取表的列数
    ncols = A_sheet.ncols
    print("nrows: %d, ncols: %d" % (nrows, ncols))
    
    # 输出Excel中表的个数
    print(file_A.nsheets)
    
    '''
    
    # 啦啦啦  加一个计数器就可以实现连续保存啦 如果每次只有两个时间会对应相等的话,那么找到这个相等的时间就无需再继续找啦
    
    '''
    m = 0                                          # 记录相同结果的次数
    for i in range (0,A_sheet.nrows):              # 遍历表A"风速曲线"sheet的每一行
        A_values_row1 = A_sheet.row_values(i)      # 保存第i行的数据至A_values_row1
        for j in range (0,B_sheet.nrows):          # 遍历表B"aaa"sheet的每一行
            B_values_row1 = B_sheet.row_values(j)  # 保存第i行的数据至A_values_row1
            if A_values_row1[0]==B_values_row1[0]: # 比较第一列(每一行第一个值)是否相等
                i++
                print(A_values_row1)
                # 保存相同结果  换成m
                for k in range(0,11):              # 若True,将表A第i行的12个数据保存至新建"same_time_date"sheet的第m行
                    worksheet.write(m, k, A_values_row1[k])
                    workbook.save(result_to_name)
                continue
    
    
    '''
    

    注意事项:

    提示:这里两个表的时间格式要保持一致,将其改为“数字转换为文本型数字”,否则python读入EXCEl时间数据后为一串float型数字,并且两相同时间数据的小数点并不一致(此处也不知为何)
    在这里插入图片描述


    方案二:

    采用pandas库,这里是小伙伴写的,我直接附上源码大家自行领会

    下面展示一些 内联代码片

    #  编码必须要,因为里面有中文,要不然索引不成功,已开始索引没成功就是因为编码问题;
    # coding=utf-8
    
    # 导入pandas库
    import pandas as pd
    
    # 这两个可以忽略,因为没用到;
    import numpy as np
    # 这个是数据库导入的,用来练手的,你们没有本地数据库也用不用;
    import pymysql
    # 导入数据
    Fpath1 = "K:/马雷/zy.xls";
    df1 = pd.read_excel(Fpath1);
    Fpath2 = "K:/马雷/03.xlsx"
    df2 = pd.read_excel(Fpath2)
    # 因为两个数据时间格式不一样,需要调整,然后且切片;
    df1.loc[:, "时间"] = df1["时间"].str.replace("-", "").str.slice(0, 14);
    # 数据二的日期不是字符串,进行了字符串的转换,这里也栽了大跟头;
    df2.loc[:, "时间"] = df2.时间.astype(str).str.replace("-", "").str[0:14]
    # 输出调整后的两个表,看是否样式一样;
    print(df1)
    print(df2)
    # 相同时间的日期匹配,进行了内联,数据库里面用过的;
    s5 = pd.merge(df2, df1, left_on="时间",right_on="时间",how="inner")
    print(s5)
    # 判断是否有缺失值,很高兴,发现没有缺失值,如果有的话会输出True
    print(s5.时间.isnull())
    # 保存数据,开始愉快的分析数据吧,
    s5.to_excel("K:/马雷/zy2015532.xls")
    # -----------------------------------------------#
    # -----------现在代码结束了-----------------------#
    # -----------底下是联系写的-----------------------#
    # ----------------------------------------------#
    
    # df1.to_excel("K:/马雷/zy1.xls")
    # s3 = df.set_index("最大风向", inplace=True, drop=False)
    # print(s3)
    # print(s3.head(5))
    
    # print(s2);
    # cloumes=["平均风速" ,"zuixiao"];
    # s3 = df(cloumes);
    # print(df.zuixiao)
    # print(df.describe())
    # print(df["最小风向"].mean)
    # print(df.cov())
    # print(df.corr())
    # s1 = df[1:3];
    # s1.to_excel("K:/马雷/zy1.xls", index=False)
    # s3 = df["最大风向"].fillna(0);
    # s4=df["最大风向"].notnull()
    # print(s4)
    # print(s3)
    # print(df["zuixiao"].df["zuida"])
    
    # print(df[1:3])
    
    # print(s3)
    # print(s1.index)
    # s1=pd.Series(re
    # ads.head(2))
    # print(reads.reindex)
    # print(reads.dtypes)
    #  导入数据库数据
    # conn = pymysql.connect(
    #     host="127.0.0.1",
    #     user="root",
    #     password="zy2015532",
    #     database="myemployees",
    #     charset="utf8"
    # )
    # mysql_page = pd.read_sql("select * from employees where salary>10000", con=conn)
    # print(mysql_page)
    
    

    到此结束,如有错误,敬请指正

    展开全文
  • 工作中,当表格中记录的数据较,我们又不需要那么的数据时,同时想希望对一列数据每隔n行提取一个数据出来,这时我们便可以利用excel提供的公式进行数据的提取,处理数据也会更方便。。。 以下便是我们要操作的...

    工作中,当表格中记录的数据较多,我们又不需要那么多的数据时,同时想希望对一列数据每隔n行提取一个数据出来,这时我们便可以利用excel提供的公式进行数据的提取,处理数据也会更方便。。。

    以下便是我们要操作的数据了,加入我们想将C列的一整列数据,每隔2行取一个数据出来,

    在这里插入图片描述

    在想要存放所提取出来数据的地方,填入以下公式
    =OFFSET($C$1,ROW(C1)*2,0)

    我这里在E2单元各填入,公式里用到了两个函数,一个是OFFSET,一个是ROW。

    在这里插入图片描述
    OFFSET(reference, rows, cols, [height], [width])函数的作用:返回对单元格或单元格区域中指定行数和列数的区域的引用。 返回的引用可以是单个单元格或单元格区域。 可以指定要返回的行数和列数。

    OFFSET 函数语法具有下列参数:
    Reference 必需。 要基于偏移量的引用。 引用必须引用单元格或相邻单元格区域;否则,OFFSET 返回#VALUE! 错误值。

    例如=OFFSET($C 1 , 2 , 0 ) 便 是 返 回 C 1 单 元 格 往 下 偏 移 2 个 单 元 格 里 的 值 ( C 3 ) , = O F F S E T ( 1,2,0)便是返回C1单元格往下偏移2个单元格里的值(C3),=OFFSET( 1,2,0)便C12(C3)=OFFSET(C 1 , 5 , 0 ) 便 是 返 回 C 1 单 元 格 往 下 偏 移 5 个 单 元 格 里 的 值 ( C 6 ) , = O F F S E T ( 1,5,0)便是返回C1单元格往下偏移5个单元格里的值(C6),=OFFSET( 1,5,0)便C15(C6)=OFFSET(C 10 , − 5 , 0 ) 便 是 返 回 C 10 单 元 格 往 上 偏 移 5 个 单 元 格 里 的 值 ( C 5 ) , = O F F S E T ( 2 , 10,-5,0)便是返回C10单元格往上偏移5个单元格里的值(C5),=OFFSET(2, 10,5,0)便C105(C5)=OFFSET(2,A$1,0)便是返回A1单元格往右偏移2个单元格里的值(C1)。
    ///
    Rows 必需。 需要左上角单元格引用的向上或向下行数。 Rows 可为正数(这意味着在起始引用的下方)或负数(这意味着在起始引用的上方)。

    Cols 必需。 需要结果的左上角单元格引用的从左到右的列数。Cols 可为正数(这意味着在起始引用的右侧)或负数(这意味着在起始引用的左侧)。

    高度 可选。 需要返回的引用的行高。 Height 必须为正数。

    宽度 可选。 需要返回的引用的列宽。 Width 必须为正数。

    备注
    如果工作表边缘上的行和 cols 偏移引用,OFFSET 返回#REF! 错误值。
    如果省略 height 或 width,则假设其高度或宽度与 reference 相同。
    OFFSET 实际上并不移动任何单元格或更改选定区域;它只是返回一个引用。 OFFSET 可以与任何期待引用参数的函数一起使用。 例如,公式 SUM(OFFSET(C2,1,2,3,1)) 可计算 3 行 1 列区域(即单元格 C2 下方的 1 行和右侧的 2 列的 3 行 1 列区域)的总值。

    ROW([reference])函数的作用:返回引用的行号。
    ROW 函数语法具有一个参数:

    Reference 可选。 需要得到其行号的单元格或单元格区域。
    如果省略 reference,则假定是对函数 ROW 所在单元格的引用。
    如果 reference 为一个单元格区域,并且 ROW 作为垂直数组输入,则 ROW 将以垂直数组的形式返回 reference 的行号。
    Reference 不能引用多个区域。

    例如公式中ROW(C1)便是放回1,ROW(C10)则是返回10

    =OFFSET($C$1,ROW(C1)*2,0)

    两个公式组合起来的意思便是:返回C1单元格往下偏移2个单元格里的值,其中$C$1是绝对引用,将公式复制到其他单元格的时候,这个单元格引用的区域不会改变,与后面的C1相比,将公式复制到其他地方时,C1会跟着做相应的改变

    将公式往下填充
    在这里插入图片描述

    展开全文
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