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大家好，我是Python進(jìn)階者。

一、前言

前幾天在幫助粉絲解決問(wèn)題的時(shí)候，遇到一個(gè)簡(jiǎn)單的小需求，這里拿出來(lái)跟大家一起分享，后面再次遇到的時(shí)候，可以從這里得到靈感。

二、需求澄清

粉絲的問(wèn)題來(lái)源于實(shí)際的需求，她現(xiàn)在想要使用Python批量篩選上千個(gè)Excel文件中的某一行數(shù)據(jù)并另存為新Excel文件，如果是正常操作的話，肯定是挨個(gè)點(diǎn)擊進(jìn)去Excel文件，然后CTRL+F找到滿足篩選條件的數(shù)據(jù)，之后復(fù)制對(duì)應(yīng)的那一行，然后放到新建的Excel文件中去。

這樣做肯定是可以，但是當(dāng)有上百個(gè)文件夾需要復(fù)制呢？上千個(gè)文件呢？肯定就需要消耗大量的時(shí)間和精力了。估計(jì)一天都不一定完成的了。

這里使用Python進(jìn)行批量實(shí)現(xiàn)，流程下來(lái)，1分鐘不到搞定！這里裝X了，其實(shí)碼代碼還是需要點(diǎn)時(shí)間的，狗頭保命！

下面這個(gè)代碼是初始代碼，可以實(shí)現(xiàn)的是篩選出來(lái)的每一行都另存為新文件，100個(gè)文件就存100個(gè)文件了。代碼如下：

import pandas as pd
import os

path = r"./新建文件夾/"
# 獲取文件夾下的所有文件名
name_list = os.listdir(path)
name_list = (pd.DataFrame(name_list))


# for循環(huán)遍歷讀取
for i in range(len(name_list)):
    df = pd.read_excel(path + name_list[0][i])
    print('{}讀取完成!'.format(i))
    hai = df[df['id'] == '58666']
    hai.to_excel('./res/' + name_list[0][i])

三、實(shí)現(xiàn)過(guò)程

這里給大家提供兩個(gè)可行的代碼，思路也很簡(jiǎn)單，直接遍歷文件夾，然后加條件篩選，之后符合條件的，直接使用concat進(jìn)行合并，代碼如下：

import pandas as pd
import os

path = r"./新建文件夾/"
# 獲取文件夾下的所有文件名
name_list = os.listdir(path)
name_list = pd.DataFrame(name_list)

# 計(jì)數(shù)器
res = []

# for循環(huán)遍歷讀取
for i in range(len(name_list)):  # len(name_list)等于21
    df = pd.read_excel(path + name_list[0][i])
    print('文件{}讀取完成!'.format(i))
    target_data = df[df['id'] == '58666']
    # print(target_data)
    res.append(target_data)

final_df = pd.concat(res)
final_df.to_excel("target.xlsx")

代碼運(yùn)行之后，就可以把某一文件夾下的所有Excel滿足篩選條件的Excel行，存到一個(gè)單獨(dú)的Excel中去。再也不用挨個(gè)去手動(dòng)復(fù)制了，使用Python事半功倍！

后來(lái)在【貓藥師Kelly】的指導(dǎo)下，還寫了一個(gè)新的代碼，也是可以的，思路和上面的差不多，代碼如下所示：

import pandas as pd
import os


path = r"./新建文件夾/"
# 獲取文件夾下的所有文件名
name_list = os.listdir(path)
# print(name_list)
# name_list = pd.DataFrame(name_list)
# file_path = [xxx, xxx, xxx, ......]

res = pd.read_excel(path+name_list[0])
res = res[res['id'] == '58666']

for file in name_list[1:]:
    temp = pd.read_excel(path+file)
    temp = temp[temp['id'] == '58666']
    res = pd.concat([res, temp], ignore_index=True)
res.to_excel('res.xlsx')

實(shí)現(xiàn)的效果如下圖所示：

三、總結(jié)

大家好，我是皮皮。這篇文章主要盤點(diǎn)一個(gè)Python自動(dòng)化辦公的實(shí)用案例，這個(gè)案例可以適用于實(shí)際工作中文件處理，大家也可以稍微改進(jìn)下，用于自己的實(shí)際工作中去，舉一反三。