我在使用openpyxl时遇到问题,但是用户Eric和H. Trizi解决了该问题。不幸的是,还有另一个问题。他们给了我解决方案,如何选择包含某些产品名称的行(在这种情况下为ABC),但是我不知道如何分别访问搜索结果。
这是Eric的代码:
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook("report.xlsx")
ws = wb.active
for row in ws.rows:
if row[4].value == "ABC":
for cell in row:
print(cell.value, end=" ")
print()
这是H. Trizi的:
import pandas as pd
df = pd.read_excel("path_to_excel_file")
df_abc = df[df["Products"] == "ABC"] # this will only contain 2,4,6 rows
在选择包含“ ABC”产品的所有行时,它们都很好用,但是有没有办法分别访问包含ABC产品名称的每一行(然后是其中的每个单元格)?
我要实现的目标是分别访问产品名称为ABC的每一行,然后将其单元格保存到变量中。
因此,请逐步: 1,用ABC产品查找所有行(在这种情况下为2、4、6)-由Eric和H.Trizi解决 2.获取第2行并将其细分为将分配给变量(名称,姓氏,订单号等)的单元格 3.对第4行执行相同的操作 4.对第6行执行相同的操作 5.等 PS。数据在Excel报告中可用
答案 0 :(得分:2)
您可以使用非常慢的iterrows
:
for i, row in df_abc.iterrows():
print (i)
name = row['name']
surname = row['surname']
或者更快一点itertuples
:
for i in df_abc.itertuples():
name = i.name
surname = i.surname
另一种解决方案是将to_dict
过滤的DataFrame
转换为词典列表,它应该是最快的:
L = df_abc.to_dict(orient='r')
for x in L:
print (x)
name = x['name']
surname = x['surname']
示例:
df = pd.DataFrame({'surname':list('abcdef'),
'Products':['ABC','ABC','d','d','ABC','f'],
'val':[7,8,9,4,2,3],
'name':list('DFERTH')})
print (df)
surname Products val name
0 a ABC 7 D
1 b ABC 8 F
2 c d 9 E
3 d d 4 R
4 e ABC 2 T
5 f f 3 H
df_abc = df[df["Products"] == "ABC"]
print (df_abc)
surname Products val name
0 a ABC 7 D
1 b ABC 8 F
4 e ABC 2 T
L = df_abc.to_dict(orient='r')
print (L)
[{'surname': 'a', 'Products': 'ABC', 'val': 7, 'name': 'D'},
{'surname': 'b', 'Products': 'ABC', 'val': 8, 'name': 'F'},
{'surname': 'e', 'Products': 'ABC', 'val': 2, 'name': 'T'}]
for x in L:
print (x)
print (x['name'])
print (x['surname'])
D
a
{'surname': 'b', 'Products': 'ABC', 'val': 8, 'name': 'F'}
F
b
{'surname': 'e', 'Products': 'ABC', 'val': 2, 'name': 'T'}
T
e
编辑:
要分别选择每个值variable
-没必要,因为可以使用list of dictionary
,所以通过索引选择每个dictionary
,然后选择dict的每个值:
#selected first dictionary of list by indexing ([0]) and then dictionary by key (name)
print (L[0]['name'])
D
print (L[0]['surname'])
a
print (L[1]['name'])
F
print (L[1]['surname'])
b
print (L[2]['name'])
T
print (L[2]['surname'])
e