一、概述
由于业务需求，需要对某个excel数据做查询。其中：
excel文件名，不固定
sheet数量，不固定
过滤条件，不固定
二、分析需求
针对以上3个条件，都是不固定的。因此需要设计一个配置文件，内容如下：
代码语言：javascript复制# 查询条件，多个条件，用逗号分隔
where_dict = {
# excel文件名
"file_name": "456.xlsx",
# 过滤条件
"rules": [
{
"sheet_name": "Sheet1",
"split_rule": ["性别=男", "年龄=21"]
},
{
"sheet_name": "Sheet2",
"split_rule": ["身高=170"]
}
]
}通过遍历这个字典，就可以了。
三、演示
先安装模块
代码语言：javascript复制pip3 install pandas openpyxl现有一个456.xlsx，内容如下：
Sheet1
Sheet2
Sheet3
完整代码如下：
代码语言：javascript复制# ！/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
# 查询条件，多个条件，用逗号分隔
where_dict = {
# excel文件名
"file_name": "456.xlsx",
# 过滤条件
"rules": [
{
"sheet_name": "Sheet1",
"split_rule": ["性别=男", "年龄=21"]
},
{
"sheet_name": "Sheet2",
"split_rule": ["身高=170"]
}
]
}
# 创建新的新的查询结果excel
with pd.ExcelWriter('result.xlsx') as writer:
file_name = where_dict['file_name']
for i in where_dict['rules']:
# print(i, type(i))
# 查询条件
where = ""
# 打开指定的sheet
df = pd.read_excel(file_name, sheet_name=i['sheet_name'])
for j in i['split_rule']:
# 切割条件
key, value = j.split('=')
# 判断数值是否为数字
if value.isdigit():
# 拼接查询条件
where = "(df.%s==%s) & " % (key, value)
else:
where = "(df.%s=='%s') & " % (key, value)
# 去除末尾的&
where = where.rstrip('& ')
print(i['sheet_name'],'条件:',where)
ret = df[eval(where)]
# print(ret,type(ret))
# 依次写入sheet
ret.to_excel(writer, sheet_name=i['sheet_name'], index=False, header=True)执行代码，输出：
代码语言：javascript复制Sheet1 条件: (df.性别=='男') & (df.年龄==21)
Sheet2 条件: (df.身高==170)它会在当前目录生成result.xlsx，打开，结果如下：
Sheet1
Sheet2
