手把手教你使用openpyxl库从Excel文件中提取指定的数据并生成新的文件（附源码）

行人刁斗风沙暗，公主琵琶幽怨多。

大家好，我是Python进阶者。

前言

前几天有个叫【Lcc】的粉丝在Python交流群里问了一道关于从Excel文件中提取指定的数据并生成新的文件的问题，初步一看确实有点难，不过还是有思路的。她的目标就是想提取文件中A列单元格中数据为10的所有行，看到A列的表头是时间，10就代表着上午的10小时，也就是说她需要提取每一天中的上午10点钟的数据。这个数据在做研究的时候还是挺有用的，之后结合作图，就可以挖掘出部分潜在规律了，这个在此不做深究。

一、思路

这个问题看似简单，直接用Excel中的筛选就可以了。诚然，数据筛选，之后扩展行确实可以做到，针对一个或者两个或者10位数以下的Excel文件，我们尚且可以游刃有余，但是面对成百上千个这样的数据文件，怕就力不从心了，如果还是挨个进行处理，那就难受了，所以用Python来批量处理还是很奈斯的。下面一起来看看吧！

二、解决方法

其实这个问题和转载刘早起之前的那篇文章处理思路一模一样，Python办公自动化｜批量提取Excel数据，感兴趣的话，可以戳链接看看，只不过稍微有些改变，把那个判断条件改为等于就可以了，下面直接上代码。关于代码的详细解析，可以参考上面提到的文章，这里不做赘述。

# coding: utf-8
from openpyxl import load_workbook, Workbook

# 数据所在的文件夹目录
path = 'C:/Users/pdcfi/Desktop/xiaoluo'

# 打开数据工作簿
workbook = load_workbook(path + '/' + '巍图1.xlsx')
# 打开工作表
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

# 创建和原数据 一样的表头（第一行）
header = sheet[1]
header_lst = []
for cell in header:
    header_lst.append(cell.value)
new_sheet.append(header_lst)

# 从旧表中根据行号提取符合条件的行，并遍历单元格获取值，以列表形式写入新表
for row in row_lst:
    data_lst = []
    for cell in sheet[row]:
        data_lst.append(cell.value)
    new_sheet.append(data_lst)

# 最后切记保存
new_workbook.save(path + '/' + 'xiaoluo_符合筛选条件的新表.xlsx')

之后在本地查看结果，可以看到，符合条件的数据全部都被提取出来了。

2）注意

还记得上图中粉丝说自己提取到的数据为啥只有header，而没有数据么？其实这里有个坑，隐藏在她的原始数据中，请看下图。

A列的数据是从B列取的，是引用，所有等到访问的时候，其实是获取不到的，所有导致我们去读取的时候，查找的cell为空，自然我们就无法提取到数据。

针对这样的情况，这里给出两个方案，其一是将A列，复制粘贴，粘贴类型为"值"，然后重新保存excel进行读取就可以搞定了；其二是以B列作为索引，进行时间取值，然后创建新的一列，之后再做提取，实现难度稍微大一些，取时间的代码可以参考。

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

本文用的是第一种方法，其实第二种方法显得更加智能一些，难度稍微大一些，实现方法大家可以踊跃的尝试下。

三、总结

我是Python进阶者。本文基于粉丝提问如何从Excel文件中提取指定的数据并生成新的文件的问题，给出了两种解决方案。

针对这个问题，小编这里整理了两个思路，当然方法肯定远远不只是这两种，如果你有其他的方法，可以随时分享给我噢！