python excel模糊筛选

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2024年5月22日发(作者：)

Python是一种广泛应用于数据处理和分析的编程语言，而Excel是一

款常用的电子表格软件，很多工作场景中需要将两者结合起来使用。

其中一个常见的需求就是在Excel中进行模糊筛选，而Python可以方

便地实现这个功能。下面，我们将介绍如何使用Python在Excel中进

行模糊筛选。

1. 准备工作

在使用Python进行Excel模糊筛选之前，我们首先需要安装两个主要

的库：pandas和openpyxl。pandas是一个强大的数据处理库，而

openpyxl则是用来处理Excel文件的。

安装pandas和openpyxl可以通过pip命令来实现，具体命令如下：

```shell

pip install pandas

pip install openpyxl

```

2. 读取Excel文件

我们需要使用pandas库来读取Excel文件中的数据。假设我们要进行

模糊筛选的数据存储在一个名为的Excel文件中，并且存储

在名为Sheet1的工作表中。我们可以使用以下代码来读取该Excel文

件：

```python

import pandas as pd

file_path = ''

sheet_name = 'Sheet1'

df = _excel(file_path, sheet_name=sheet_name)

```

在这段代码中，我们使用_excel()函数来读取Excel文件中的

数据，并将其存储在一个名为df的DataFrame中。

3. 模糊筛选数据

接下来，我们可以使用pandas中的ns()函数来进行模糊筛

选。假设我们要筛选出所有“apple”开头的数据，我们可以使用以下

代码来实现：

```python

filtered_data = df[df['column_name'].ns('apple')]

```

在这段代码中，我们使用df['column_name'].ns('apple')来

筛选出所有以“apple”开头的数据，并将筛选结果存储在

filtered_data中。

4. 将筛选结果写入新的Excel文件

我们可以使用openpyxl库将筛选结果写入到一个新的Excel文件中。

我们可以使用以下代码来实现：

```python

filtered_file = 'filtered_'

filtered_sheet_name = 'FilteredSheet'

with riter(filtered_file) as writer:

filtered__excel(writer,

sheet_name=filtered_sheet_name, index=False)

```

在这段代码中，我们使用riter()函数创建一个Excel写入器，

并使用to_excel()函数将筛选结果写入到一个名为filtered_

的新Excel文件中。

通过使用上述方法，我们可以方便地使用Python在Excel中进行模糊

筛选。这种方法不仅方便快捷，而且还可以灵活地处理各种复杂的数

据筛选需求，是一种非常实用的数据处理方法。希望本文对大家能有

所帮助，谢谢阅读！Python和Excel是许多数据分析师和业务人员的

得力工具，因为它们都提供了强大的数据处理和分析功能。尽管Excel

是一个常见的电子表格软件，但在处理大量数据时可能会遇到一些限

制。Python的出现填补了这一空白，它可以通过其丰富的库和模块帮

助用户更灵活地处理数据。

在使用Python进行Excel模糊筛选的过程中，我们首先需要安装并导

入pandas和openpyxl这两个库。pandas是一个功能强大的数据处

理库，它提供了许多灵活的数据操作功能，而openpyxl则是一个用

于读写Excel文件的库，可以帮助我们在Excel中进行各种操作。

一旦安装了必要的库，我们就可以使用pandas来读取Excel文件中的

数据。通过指定文件路径和工作表名称，我们可以轻松地将Excel中

的数据加载到一个名为DataFrame的数据结构中。这大大简化了数据

的处理过程，使我们能够方便地对数据进行各种操作。

接下来，我们可以使用pandas中的ns()函数进行模糊筛选。

通过指定需要筛选的列名和关键词，我们可以快速地从数据中提取出

符合条件的记录。这种操作在实际工作中非常常见，特别是在需要从

大量数据中提取特定信息时，它可以帮助我们节省大量的时间和精力。

我们可以将筛选结果写入到一个新的Excel文件中。通过使用

openpyxl库提供的ExcelWriter和to_excel函数，我们可以将筛选

后的数据保存到一个新的Excel文件中，以备将来使用或共享。这使

得我们可以方便地将筛选结果传递给他人，同时也能够保留原始数据

的完整性。

除了模糊筛选，Python还可以帮助我们实现更多复杂的数据处理操作，

比如数据清洗、数据转换、数据可视化等。结合pandas和openpyxl

这两个库，我们可以更便捷地处理Excel中的数据，同时也能够充分

发挥Python在数据分析和处理方面的优势。

使用Python在Excel中进行模糊筛选是一种非常实用的方法，它可以

帮助我们快速高效地从大量数据中提取所需的信息。这种方法也展示

了Python作为一种优秀的数据处理和分析工具的强大功能和灵活性。

希望本文的内容对大家有所帮助，谢谢阅读！

本文标签： 数据筛选使用文件数据处理