Python xlrd将excel表的指定数据copy到另一个excel表格中

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要复制excel表的内容：

分别在第15、16、17、18、19列

第二张的excel表格：

代码部分：


import xlrd
from datetime import datetime
from xlutils.copy import copy
excel_file = '2018材料出库单列表(含项目）研发0902-飞.XLS'               #导入excel数据
data=xlrd.open_workbook(excel_file)            # ----读取excel----
table = data.sheet_by_name("sheet1")            # 通过名称获取sheet
wb=xlrd.open_workbook('PMT1010S-SA-WT领料单.xls',formatting_info=True)       #打开另一张excel的表格 模板
new_wb =copy(wb)         #将xlrd对象拷贝转化为xlwt对象，要用到xlutils模块
new_sheet = new_wb.get_sheet(0)         #读取Excel的第一张工作表
rowx=5  #第二张excel要填入数据的行号
j=1
#将数放到指定的位置
for i in range(table.nrows):
    if table.row(i)[23].value=='PMT1004S-SG-ZT':   #根据某列的值进行筛选23列号   细分
        print(table.row_values(i, start_colx=0, end_colx=None)) #打印你筛选出来的数据
        print(table.row_values(i, start_colx=15, end_colx=19))   #开始15列 结束19列
        if  table.row(i)[5].value==43129.0:#根据某行的一个值进行第二次筛选
            #将筛选出来的数据写入第二个excel
            new_sheet.write(2, 3, table.cell_value(i, 5))
            new_sheet.write(rowx, 0, j)      # 行  列   内容#序号
            new_sheet.write(rowx, 1, table.cell_value(i,15))     #材料编码
            new_sheet.write(rowx, 2, table.cell_value(i,16))    #材料名称
            new_sheet.write(rowx, 3, table.cell_value(i,17))    #规格型号
            new_sheet.write(rowx, 4, table.cell_value(i,18))    #主计量
            new_sheet.write(rowx, 5, table.cell_value(i,19))    #数量
            j+=1        #序号+1
            rowx+=1     #换到下一行数据
new_wb.save('PMT1010S-SA-WT领料单2.xlsx')   #将表格保存为新的表格，也可以覆盖原来的模板

 

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加载现有工作簿（如果文件不存在，则创建新工作簿） try: wb = openpyxl.load_workbook('data.xlsx') except FileNotFoundError: # 创建一个新工作簿 wb = openpyxl.Workbook() # 默认有一个工作表，我们将其设置为源数据工作表（后面我们会创建新工作表，所以这里先保留） # 注意：如果文件不存在，我们可能需要先写入一些源数据？但用户的需求是读取，所以我们假设文件存在 # 但为了示例完整，我们假设文件存在的情况，所以这里不处理，直接退出 print("文件不存在，请确保data.xlsx存在。") exit() # 获取源数据工作表（假设第一个工作表） source_sheet = wb.worksheets[0] # 或者通过名字：wb['Sheet1'] # 读取源数据（假设读取A1:B10区域） data_to_copy = [] for row in range(1, 11): # 行索引从1到10 row_data = [] for col in range(1, 3): # 列索引从1到2（A和B） cell_value = source_sheet.cell(row=row, column=col).value row_data.append(cell_value) data_to_copy.append(row_data) # 创建新的工作表（如果已经存在同名工作表，则先删除？或者使用其他名称） # 检查是否已存在名为“NewSheet”的工作表 if 'NewSheet' in wb.sheetnames: # 删除已有的工作表 del wb['NewSheet'] new_sheet = wb.create_sheet(title='NewSheet') # 将数据写入新工作表，从A1开始 for r_index, row_data in enumerate(data_to_copy, start=1): for c_index, cell_value in enumerate(row_data, start=1): new_sheet.cell(row=r_index, column=c_index, value=cell_value) # 保存工作簿（会覆盖原文件） wb.save('data.xlsx') """ 上述代码完成了从同一个文件的一个工作表读取数据，写入到同一个文件的另一个工作表。 但是，如果数据量很大，可以使用更高效的方式（比如使用append方法，但这里我们数据是二维列表，可以逐行写入）。 另外，如果用户需要写入到不同的文件，那么只需要： 1. 读取源文件（source.xlsx） 2. 创建一个新的工作簿（或者加载目标文件） 3. 将数据写入目标工作簿 4. 保存为另一个文件（如target.xlsx） 示例代码（不同文件）： """ import openpyxl # 打开源工作簿 wb_source = openpyxl.load_workbook('source.xlsx') source_sheet = wb_source.active # 获取活动工作表 # 读取数据（这里假设读取全部有数据的区域，但注意：全部区域需要先确定范围） # 我们可以使用max_row和max_column max_row = source_sheet.max_row max_col = source_sheet.max_column data_to_copy = [] for row in range(1, max_row+1): row_data = [] for col in range(1, max_col+1): row_data.append(source_sheet.cell(row, col).value) data_to_copy.append(row_data) # 创建目标工作簿 wb_target = openpyxl.Workbook() target_sheet = wb_target.active target_sheet.title = 'CopiedData' # 写入数据 for r_index, row_data in enumerate(data_to_copy, start=1): for c_index, value in enumerate(row_data, start=1): target_sheet.cell(row=r_index, column=c_index, value=value) # 保存目标工作簿 wb_target.save('target.xlsx') """ 此外，还可以使用pandas库，它更简洁，适合处理结构化数据。 使用pandas读取Excel文件，然后写入另一个Excel文件： 步骤： 1. 安装pandas和openpyxl：pip install pandas openpyxl 2. 使用pandas读取源文件 3. 将数据写入目标文件 示例： """ import pandas as pd # 读取源文件 df = pd.read_excel('source.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 将数据写入目标文件 df.to_excel('target.xlsx', sheet_name='NewSheet', index=False) """ 以上方法更加简洁。所以，如果用户的需求是简单的读取和写入，使用pandas是最简单的方式。 总结： 根据用户的具体需求，我们可以选择使用openpyxl或pandas。如果只是简单的数据读写，推荐pandas；如果需要对Excel文件进行更复杂的操作（如格式修改），则使用openpyxl。 因此，针对用户的问题，我们推荐两种方法： 方法一：使用pandas（简单） 方法二：使用openpyxl（更灵活） 用户可以根据实际需求选择。 注意：写入同一个文件时，使用pandas会覆盖整个文件（除非使用ExcelWriter进行追加工作表，但这样操作相对复杂）。所以，如果是追加数据到同一个文件的不同工作表，使用openpyxl更方便。 如果用户需要保留原文件的其他工作表，同时新增一个工作表，那么使用方法二（openpyxl）更合适。 因此，我们根据用户的需求场景给出建议。 §§相关问题§§ 1. 如何用Python同时读写同一个Excel文件而不覆盖原有数据？ 2. pandas在读写Excel文件时，如何避免覆盖原有工作表？ 3. 使用openpyxl读取Excel文件时，如何获取工作表中实际使用的行数和列数？ 4. 使用Python处理Excel文件，除了openpyxl和pandas，还有哪些常用库？ 5. 如何用Python将多个Excel文件的数据合并到一个Excel文件中？ </think> ### Python读取Excel数据并填写到对应表格的实现方法 根据您的需求，以下是使用Python读取Excel数据并填写到对应表格的详细实现方案： #### 方法一：使用openpyxl库（推荐） ```python from openpyxl import load_workbook # 1. 加载工作簿 workbook = load_workbook('数据源.xlsx') # 源文件 target_workbook = load_workbook('目标表格.xlsx') # 目标文件 # 2. 选择工作表 source_sheet = workbook['Sheet1'] # 源数据表 target_sheet = target_workbook['填写位置'] # 目标表 # 3. 读取并填写数据（示例：A1到C10区域） for row in range(1, 11): # 行范围 for col in range(1, 4): # 列范围(A-C) # 读取源数据 cell_value = source_sheet.cell(row=row, column=col).value # 填写到目标位置（偏移至E列开始） target_sheet.cell(row=row, column=col+4, value=cell_value) # E1起始 # 4. 保存目标文件 target_workbook.save('更新后的表格.xlsx') ``` #### 方法二：使用pandas库（适合大数据量） ```python import pandas as pd # 1. 读取源数据 df_source = pd.read_excel('数据源.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 2. 加载目标文件 with pd.ExcelWriter('目标表格.xlsx', engine='openpyxl', mode='a', if_sheet_exists='replace') as writer: # 3. 将数据写入指定位置（示例：Sheet2的B2起始） df_source.to_excel( writer, sheet_name='Sheet2', startrow=1, # 从第2行开始（0-indexed） startcol=1, # 从B列开始 index=False # 不写入索引 ) ``` #### 关键参数说明： 1. **数据定位**： - `startrow/startcol`：指定写入起始位置 - 单元格定位：`sheet['A1'] = value` 或 `sheet.cell(row=1, column=1, value=value)` 2. **读取范围控制**： ```python # 读取特定区域 data = pd.read_excel('文件.xlsx', usecols='A:C', nrows=100) ``` 3. **数据类型处理**： ```python # 保留原始格式 df = pd.read_excel(..., dtype={'电话': str, '日期': datetime}) ``` #### 注意事项： 1. 安装必要库： ```bash pip install openpyxl pandas ``` 2. 文件路径使用原始字符串防错：`r'C:\文件夹\文件.xlsx'` 3. 写入现有文件时： - openpyxl直接修改工作簿 - pandas需使用`ExcelWriter`的追加模式 4. 大数据处理建议分块读取： ```python for chunk in pd.read_excel(..., chunksize=1000): process(chunk) ``` > 两种方法各有优势：openpyxl适合精确单元格操作，pandas适合结构化数据处理[^1][^2]。实际选择取决于具体需求场景。
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