“物料表”中包含全年12个月的领用记录，现在要求将5月和8月的记录筛选出来新建工作表存放，并从原表中将这部分数据删掉。
于是乎，开始写码。先导入pandas库，然后指定标题行(header = 2)，读取Excel工作簿。展示其前5行，整齐划一，没问题。
df=pd.read_excel("物料表.xlsx",header=2) df.head()importpandasaspd
由于要按月份筛选，而原表格没有月份这个字段，因此新增月份字段。月份从哪里来呢？直接从原表“日期”字段中提取，“.dt.month”即可提取原日期中的月份。再展示前5行，最后面多了1列“月份”。一切顺利，继续。
df.head()df['月份']=df['日期'].dt.month
下面要删选出5月的数据，于是df[df['月份']==5]暴力提取，并存入df5。展示一下前5行，正常。同样的方法删选8月份的数据。
df8.head()df8=df[df['月份']==8]
然后获取除开5月和8月的数据。因涉及到批量重复操作，还是定义个函数比较简洁。函数Remove_data包含两个参数，一个是df(即传入的DataFrame)，另一个是月份列表。遍历月份列表，逐个剔除所选月份的数据。“df[df['月份']!=i]”表示只保留"i"之外的数据，"!=" 是不等号。此例，先剔除5月的数据，再剔除8月的数据，剔除好的数据存入df_rest。
defRemove_data(df,month=[]): foriinmonth: df=df[df['月份']!=i] returndf df_rest=Remove_data(df,[5,8]) df_rest.head()#去掉不需要的月份的数据
然后调用ExcelWriter将三个数据写入同一个Excel文件。在写入前，先用drop将月份列删除，它的使命已经完成，可以光荣退休了。ExcelWriter在实例52中有详细说明，请出门右转。在正式使用的时候，Excel文件名直接使用"物料表.xlsx"，则可将原文件覆盖。这里为了展示结果，所以用了文件名“物料表_1.xlsx”来区分。ExcelWriter中的模式使用的是默认“写”模式，因此会覆盖原同名文件。
datetime_format='YYYY-MM-DD')aswriter: df5.drop('月份',axis=1).to_excel(writer,sheet_name='5月',index=False) df8.drop('月份',axis=1).to_excel(writer,sheet_name='8月',index=False) df_rest.drop('月份',axis=1).to_excel(writer,sheet_name='剩余月份',index=False)withpd.ExcelWriter('物料表_1.xlsx',engine='openpyxl',
因为ExcelWriter写入数据后，是不会调整单元格格式的，这样的结果很难看很不专业，所以需要用如下代码批量操作一下。
fromopenpyxl.stylesimportBorder,Side,PatternFill,Font,GradientFill,Alignment thin=Side(border_style="thin",color="000000")#定义边框粗细及颜色 wb=load_workbook("物料表_1.xlsx") forsheetnameinwb.sheetnames: ws=wb[sheetname] #调整列宽 ws.column_dimensions['A'].width=12 ws.column_dimensions['C'].width=15.5 ws.column_dimensions['G'].width=10 #设置字号，对齐，缩小字体填充，加边框 forrow_numberinrange(2,ws.max_row+1): forcol_numberinrange(1,ws.max_column+1): c=ws.cell(row=row_number,column=col_number) c.font=Font(size=10) c.border=Border(top=thin,left=thin,right=thin,bottom=thin) c.alignment=Alignment(horizontal="left",vertical="center") wb.save("物料表_1.xlsx")fromopenpyxlimportload_workbook
当当当当，上结果图。可见，在“剩余月份”中，5月和8月的数据已经毫不神奇地不见了。就酱。
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