摘要：在数字化办公时代，数据提取与整理成为日常工作的常态。本文将介绍如何利用Python自动化技术，从多路径多Excel表中一键提取所需数据，并汇总至新表。这不仅极大提升了工作效率，也为企业数据管理提供了强有力的技术支持。
数据提取的挑战小李，一名大型国企的数据分析师，面临一项艰巨的任务：在上千份Excel文件中提取特定数据，并保存到新的Excel表中。传统方法下，这项工作耗时耗力，且极易出错。
传统方法的局限性耗时耗力： 逐个打开Excel文件，复制所需数据，上千份Excel需上万分钟。容易出错： 重复性工作增加了出错的风险。效率低下： 无法快速响应数据分析和报告需求。Python自动化：办公效率的革命技术解决方案小李通过微信公众号后台找我们，我们为他找到了一种高效的解决方案。通过编写Python脚本，他能够一键提取所有Excel文件中的所需数据，大大提升工作效率。
代码实现import oswork_path = os.getcwd() + "\\资料" #获取当前工作路径，指定“资料”文件夹#获取路径下所有.xlsx文件，并存入列表pathss=[] # 存储文件夹内所有文件的路径（包括子目录内的文件）for root, dirs, files in os.walk(work_path): path = [os.path.join(root, name) for name in files] #将目录和文件名连接起来，才是完整文件路径 for i in range(len(path)): #遍历所有文件的地址 if path[i].endswith(".xlsx"): #只提取后缀为xlsx的文件 pathss.append(path[i])#定义函数，获取Excel表格中的ID数据from openpyxl import load_workbook #用于读取Excel中的信息def Get_system_ID(file): wb = load_workbook(file) ws = wb.active ID_list = [] for row in range(2,ws.max_row+1): ID = ws["A"+str(row)].value #ID信息在A列 if ID != None: #过滤空值 ID_list.append(ID) return ID_list#获取数据，存入总列表total_list = []for file in pathss: info = Get_system_ID(file) total_list += info#写入数据到新的excel表，并设置格式from openpyxl import Workbookfrom openpyxl.styles import Font, colors, Alignment #字体，颜色，对齐from openpyxl.styles import PatternFill #单元格填充wb = Workbook() #新建Excel工作簿ws = wb.active #使用活动工作表ws.column_dimensions['A'].width=18.5 #设定A列宽度ws.cell(row=1,column=1,value="ID") #写入字段名color_fill = PatternFill(fill_type='solid', fgColor="B3CFA1") #设置底色ws.cell(row=1, column=1).fill = color_fill #填充底色#批量从列表中提取数据并写入for row in range(1,len(total_list)+1): ws.cell(row=row+1,column=1,value=total_list[row-1])#设置字号及对齐font_set = Font(name='Arial', size=9)for i in range(1,ws.max_row+1): ws.cell(row=i,column=1).font = font_set ws.cell(row=i,column=1).alignment = Alignment(horizontal='left', vertical='center',shrink_to_fit = True)wb.save(os.getcwd()+"\\ID.xlsx")print(f"\n共获取到 {len(pathss)} 个 Excel表，共 {len(total_list)} 个ID。")核心优势批量处理： 一键处理文件夹下所有Excel文件。高效率： 从上万分钟缩短至几分钟。高准确率： 自动化操作，减少人为错误。结果展示小李利用Python脚本，成功地从上千份Excel表格中提取了所需数据，并汇总至新的Excel表中，整个过程快速、准确。
结语：自动化，让工作更智能Python自动化技术不仅提升了小李的工作效率，也让他从繁琐的手动操作中解放出来，有更多的时间专注于数据分析和决策支持。
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数海丹心
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