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大家好，我是Python進階者。

前言

前幾天有個叫【Lcc】的粉絲在Python交流群里問了一道關于從Excel文件中提取指定的數(shù)據(jù)并生成新的文件的問題，初步一看確實有點難，不過還是有思路的。她的目標就是想提取文件中A列單元格中數(shù)據(jù)為10的所有行，看到A列的表頭是時間，10就代表著上午的10小時，也就是說她需要提取每一天中的上午10點鐘的數(shù)據(jù)。這個數(shù)據(jù)在做研究的時候還是挺有用的，之后結合作圖，就可以挖掘出部分潛在規(guī)律了，這個在此不做深究。

一、思路

這個問題看似簡單，直接用Excel中的篩選就可以了。誠然，數(shù)據(jù)篩選，之后擴展行確實可以做到，針對一個或者兩個或者10位數(shù)以下的Excel文件，我們尚且可以游刃有余，但是面對成百上千個這樣的數(shù)據(jù)文件，怕就力不從心了，如果還是挨個進行處理，那就難受了，所以用Python來批量處理還是很奈斯的。下面一起來看看吧!

二、解決方法

其實這個問題和轉載劉早起之前的那篇文章處理思路一模一樣，Python辦公自動化|批量提取Excel數(shù)據(jù)，感興趣的話，可以戳鏈接看看，只不過稍微有些改變，把那個判斷條件改為等于就可以了，下面直接上代碼。關于代碼的詳細解析，可以參考上面提到的文章，這里不做贅述。

# coding: utf-8 
from openpyxl import load_workbook, Workbook 
 
# 數(shù)據(jù)所在的文件夾目錄 
path = 'C:/Users/pdcfi/Desktop/xiaoluo' 
 
# 打開數(shù)據(jù)工作簿 
workbook = load_workbook(path + '/' + '巍圖1.xlsx') 
# 打開工作表 
sheet = workbook.active 
buy_mount = sheet['A'] 
row_lst = [] 
for cell in buy_mount: 
    if isinstance(cell.value, int) and cell.value == 10: 
        print(cell.row) 
        row_lst.append(cell.row) 
 
new_workbook = Workbook() 
new_sheet = new_workbook.active 
 
# 創(chuàng)建和原數(shù)據(jù) 一樣的表頭（第一行） 
header = sheet[1] 
header_lst = [] 
for cell in header: 
    header_lst.append(cell.value) 
new_sheet.append(header_lst) 
 
# 從舊表中根據(jù)行號提取符合條件的行，并遍歷單元格獲取值，以列表形式寫入新表 
for row in row_lst: 
    data_lst = [] 
    for cell in sheet[row]: 
        data_lst.append(cell.value) 
    new_sheet.append(data_lst) 
 
# 最后切記保存 
new_workbook.save(path + '/' + 'xiaoluo_符合篩選條件的新表.xlsx') 

之后在本地查看結果，可以看到，符合條件的數(shù)據(jù)全部都被提取出來了。

2)注意

還記得上圖中粉絲說自己提取到的數(shù)據(jù)為啥只有header，而沒有數(shù)據(jù)么?其實這里有個坑，隱藏在她的原始數(shù)據(jù)中，請看下圖。

A列的數(shù)據(jù)是從B列取的，是引用，所有等到訪問的時候，其實是獲取不到的，所有導致我們去讀取的時候，查找的cell為空，自然我們就無法提取到數(shù)據(jù)。

針對這樣的情況，這里給出兩個方案，其一是將A列，復制粘貼，粘貼類型為"值"，然后重新保存excel進行讀取就可以搞定了;其二是以B列作為索引，進行時間取值，然后創(chuàng)建新的一列，之后再做提取，實現(xiàn)難度稍微大一些，取時間的代碼可以參考。

df_raw['時間'] = pd.to_datetime(df_raw['時間'], format='%Y-%m-%d').hour 

本文用的是第一種方法，其實第二種方法顯得更加智能一些，難度稍微大一些，實現(xiàn)方法大家可以踴躍的嘗試下。

三、總結

我是Python進階者。本文基于粉絲提問如何從Excel文件中提取指定的數(shù)據(jù)并生成新的文件的問題，給出了兩種解決方案。

針對這個問題，小編這里整理了兩個思路，當然方法肯定遠遠不只是這兩種!