Python实现提取Excel指定关键词的行数据

下面是关于Python实现提取Excel指定关键词的行数据的完整实例教程。

1. 准备工作

1. 安装pandas库：在命令行中输入pip install pandas即可安装。
2. 准备Excel文件：需要读取的Excel文件，可以用pandas库来读取，不需要作其它特殊操作。

2. 从Excel中提取指定关键词的行数据

2.1. 读取Excel文件

首先，需要导入pandas库，这里我们给它一个简写别名pd。

import pandas as pd

然后，读取Excel文件的代码如下（假设文件名为data.xlsx，并且Excel文件中的第一个工作表(sheet)包含要读取的数据）。

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0)

2.2. 选择含有关键词的行数据

接下来就是选择包含关键词的行数据。这里我们需要知道的是具体的关键词和搜索的列。

例如，我们要提取包含“apple”关键词的行数据，这个关键词出现在Excel文件的第一列中。代码如下：

keyword = 'apple'
column_name = df.columns[0]  # 第一列的列名
rows_containing_keyword = df[df[column_name] == keyword]

上面的代码使用了df[column_name]的方法来选择第一列的数据，然后使用等于操作符来查询出包含关键词的行数据。

2.3. 保存提取出来的行数据

如果要保存提取出来的行数据到新的Excel文件，只需要使用以下代码：

# 保存带有关键词的行到新的Excel文件
rows_containing_keyword.to_excel('new_file.xlsx', index=False)

至此，整个提取指定关键词的行数据的过程就完成了。

3. 示例说明

3.1 示例说明1

假设有一个购物清单的Excel文件，其中包含了商品的名称、价格和数量。我们想要从这个文件中选择所有包含特定关键词的商品行，例如“apple”、“banana”等。那么，我们就需要运用上述Python代码来实现该功能。

3.2 示例说明2

如果我们还想将所选择的行数据按照价格进行排序呢？这时可以使用以下代码来完成：

rows_containing_keyword = rows_containing_keyword.sort_values(by='price', ascending=True)

这个代码使用了sort_values函数来按照price列进行排序，ascending=True表示升序排列，ascending=False则表示降序排列。

通过上述Python代码，我们可以实现更多更复杂的功能，例如在包含特定关键词的行数据中选择出最小、最大等等值，同时也可以进行数据的可视化操作。