Python自动化：一键提取千万个Excel指定数据

一、传统方法的局限性

• 打开每个Excel文件，逐个查找需要的数据。

• 筛选出老板需要的数据列。

• 复制并粘贴到新的工作表中。

• 保存并关闭每个文件。

这个过程不仅耗时，而且容易出错。每一次的筛选都可能遗漏数据，每一次的复制粘贴都可能引入错误。

二、 Python自动化的解决方案

import os
import xlwings as xw
import pandas as pd


def extract_data(folder_path, dst, name):
    if not os.path.exists(folder_path):
        print('文件夹路径不正确，请检查')
        return

    # 启动Excel应用，不显示界面
    app = xw.App(visible=False, add_book=False)
    try:
        files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(
            folder_path) if f.endswith('.xlsx')]
        data = []
        for file in files:
            workbook = app.books.open(file)
            for sheet in workbook.sheets:
                values = sheet.range('A1').expand().options(pd.DataFrame).value
                filtered = values[values['部门'] == name]##此处的条件可以自定义任意多个
                if not filtered.empty:
                    data.append(filtered)
            workbook.close()
        if data:
            new_workbook = app.books.add()
            new_worksheet = new_workbook.sheets.add(name)
            new_worksheet.range('A1').value = pd.concat(
                data, ignore_index=True)
            new_workbook.save(dst)
            new_workbook.close()
        else:
            print(f"未找到名称为{name}的数据")
    except Exception as e:
        print(f"错误信息: {e}")
    finally:
        app.quit()


# 使用示例
folder_path = '年假_按部门'
dst = './汇总数据.xlsx'
name = '工程部'
extract_data(folder_path, dst, name)

一键提取上百个Excel表中的特定数据，汇总到一个新工作簿中，整个过程只需几秒钟