使用Python批量筛选上千个Excel文件中的某一行数据并另存为新Excel文件(下篇)

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今

日

鸡

汤

野火烧不尽，春风吹又生。

大家好，我是Python进阶者。

一、前言

前几天在帮助粉丝解决问题的时候，遇到一个简单的小需求，这里拿出来跟大家一起分享，后面再次遇到的时候，可以从这里得到灵感。昨天给大家分享了使用Python批量筛选上千个Excel文件中的某一行数据并另存为新Excel文件(上篇)，今天继续给大家分享下篇。

二、需求澄清

需求澄清这里不再赘述了，感兴趣的小伙伴请看上篇。

三、实现过程

这里的思路和上篇稍微有点不同。鉴于文件夹下的Excel格式都是一致的，这里实现的思路是先将所有的Excel进行合并，之后再来筛选，也是可以的。

关于Excel进行合并，之前的写的文章已经好几篇了，大家如果感兴趣的话，也可以前往查阅。手把手教你4种方法用Python批量实现多Excel多Sheet合并、盘点4种使用Python批量合并同一文件夹内所有子文件夹下的Excel文件内所有Sheet数据、补充篇：盘点6种使用Python批量合并同一文件夹内所有子文件夹下的Excel文件内所有Sheet数据、手把手教你用Python批量实现文件夹下所有Excel文件的第二张表合并。

这里给出【小小明】大佬的一个合并代码，如下所示：

import pandas as pd
result = []
path = r"./新建文件夹"
for root, dirs, files in os.walk(path, topdown=False):
    for name in files:
        if name.endswith(".xls") or name.endswith(".xlsx"):
            df = pd.read_excel(os.path.join(root, name))
            result.append(df)
df = pd.concat(result)
df.to_excel("hebing.xlsx", index=False)

之后可以看到合并的后的数据如下图所示：

现在就可以针对合并后的数据进行筛选了，代码和上篇一样的，如下所示：

# import os
import pandas as pd

df = pd.read_excel("hebing.xlsx")
df1 = df[df['id'] == '58666']
df1.to_excel('res.xlsx')

最后实现的效果如下图所示：

顺利地解决了粉丝的问题。

三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点一个Python自动化办公的实用案例，这个案例可以适用于实际工作中文件处理，大家也可以稍微改进下，用于自己的实际工作中去，举一反三。

大家在学习过程中如果有遇到问题，欢迎随时联系我解决（我的微信：pdcfighting），应粉丝要求，我创建了一些高质量的Python付费学习交流群和付费接单群，欢迎大家加入我的Python学习交流群和接单群！