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Python对excel进行分析
目前有一个excel表，其中里面有一个工作薄的名称为：btc，在这个工作薄中有2013年–2018年的所有交易数据，本文主要实现，将不同的年份的数据保存至新的工作薄并起名成为：2013，2014等等。
如果不用python进行操作的话，我们首先需要打开excel表，然后选择btc工作薄。新建2013 2014工作薄，最后进行分析导入，保存退出。在python操作中首先需要导入excel表，然后获取到btc工作薄中的数据，通过不同的时间年份来获取不同年份的数据，最后创建新的工作薄，导入–>保存退出：
1、导入内置库及第三方库
import os # 用于获取excel文件路径，以及对分析后的excel文件进行保存
import openpyxl # 使用openpyxl可以对excel进行操作，需要安装 pip install openpyxl
import datetime # 日期
import time # 时间
1.2、定义文件路径
year_list = [2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018]
file_path = r"F:\python-office\log"
file_name = "btc.xlsx"
file_result = os.path.join(file_path, file_name)
1.3、定义函数
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import os
import openpyxl
import datetime
import time
year_list = [2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018]
file_path = r"F:\python-office\log"
file_name = "btc.xlsx"
file_result = os.path.join(file_path, file_name)
def excel():
"""
"""
wb = openpyxl.load_workbook(file_result) # 首先获取excel文件生成对象wb 使用openpyxl.load_workbook 方法
sh = wb.active # 使用wb中的active方法获取当前工作薄：btc 生成新的对象sh
index = 0 # 设置一个数字变量之后会用到
for i in range(len(year_list)): # 循环6次，6次来源于year_list列表长度
count = 2 # 定义一个数字变量 后面会用到
sh1 = wb.create_sheet(str(year_list[index])) # 使用使用wb.create 方法创建工作薄名称。名称为列表中的值，index是上面定义的数字变量
for rows in sh.rows: # 循环btc工作薄表中的内容
if rows[0].coordinate != "A1" and datetime.datetime.strptime(rows[0].value, '%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z').year == year_list[index]:
# 把日期和金额去除从第二行开始循环， 使用datetime模块将获取的value1的时间字符串解析为时间元组。 最后取年值进行匹配
# print(rows[0].value, rows[1].value)
sh1["A1"] = "日期" # 写入日期
sh1["B1"] = "金额" # 写入金额
sh1["A" + str(count)] = rows[0].value # A + str(count) 第二行开始 写入
sh1["B" + str(count)] = rows[1].value
# print("in sh:", sh1["A" + str(count)].value, sh1["B" + str(count)].value)
print(f"正在分析{year_list[index]}年数据.....")
count += 1 # 没完成一次循环 count + 1
index += 1 # 同时index + 1
wb.save("yankerp.xlsx") # 当函数全部执行完成后，使用wb.save 保存即可。
if __name__ == "__main__":
start_time = time.time()
excel()
print(f"分析完成，用时时间为{time.time() - start_time}秒")
4、完整代码
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import os
import openpyxl
import datetime
import time
year_list = [2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018]
file_path = r"F:\python-office\log"
file_name = "btc.xlsx"
file_result = os.path.join(file_path, file_name)
def excel():
"""
"""
wb = openpyxl.load_workbook(file_result)
sh = wb.active
index = 0
for i in range(len(year_list)):
count = 2
sh1 = wb.create_sheet(str(year_list[index]))
for rows in sh.rows:
if rows[0].coordinate != "A1" and datetime.datetime.strptime(rows[0].value, '%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z').year == year_list[index]:
# print(rows[0].value, rows[1].value)
sh1["A1"] = "日期"
sh1["B1"] = "金额"
sh1["A" + str(count)] = rows[0].value
sh1["B" + str(count)] = rows[1].value
# print("in sh:", sh1["A" + str(count)].value, sh1["B" + str(count)].value)
print(f"正在分析{year_list[index]}年数据.....")
count += 1
index += 1
wb.save("yankerp.xlsx")
if __name__ == "__main__":
start_time = time.time()
excel()
print(f"分析完成，用时时间为{time.time() - start_time}秒")
运行过程及结果：
