使用Python的Workbook()函数实现Excel文件的筛选和排序

在Python中，可以使用openpyxl库来处理Excel文件。openpyxl库中提供了Workbook()函数，可以创建一个新的Excel工作簿对象。在这个工作簿对象上，我们可以执行各种操作，包括筛选和排序。

下面是一个使用Workbook()函数实现Excel文件筛选和排序的示例：

1. 导入所需的库：

from openpyxl import Workbook
from openpyxl import load_workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
import pandas as pd

2. 创建一个新的工作簿对象：

wb = Workbook()

3. 加载现有的Excel文件：

wb = load_workbook('example.xlsx')

4. 获取工作表对象：

ws = wb.active

5. 筛选数据：

要筛选数据，我们可以使用pandas库来处理Excel中的数据。首先，将工作表中的数据转换为pandas的DataFrame对象，然后使用pandas的筛选函数进行筛选。

# 将工作表中的数据转换为pandas的DataFrame对象
data = ws.values
cols = next(data)
data = list(data)
df = pd.DataFrame(data, columns=cols)

# 根据条件筛选数据
filtered_data = df[df['Column1'] > 10]

在上面的代码中，我们首先将工作表中的数据转换为DataFrame对象。然后，我们根据条件筛选数据，例如，我们筛选Column1列中大于10的数据。

6. 排序数据：

要排序数据，我们可以使用pandas的排序函数来对数据进行排序。

# 根据指定列排序数据
sorted_data = df.sort_values('Column1')

在上面的代码中，我们首先根据指定的列对数据进行排序，例如，我们根据Column1列对数据进行排序。

7. 将数据写回Excel文件：

# 将筛选或排序后的数据写回Excel文件
ws_new = wb.create_sheet(title='Filtered Data')
for r in dataframe_to_rows(filtered_data, index=False, header=True):
    ws_new.append(r)
wb.save('filtered_data.xlsx')

ws_new = wb.create_sheet(title='Sorted Data')
for r in dataframe_to_rows(sorted_data, index=False, header=True):
    ws_new.append(r)
wb.save('sorted_data.xlsx')

在上面的代码中，我们首先创建一个新的工作表，并将筛选或排序后的数据写入该工作表。然后，我们将工作簿保存为一个新的Excel文件。

这就是使用Workbook()函数实现Excel文件筛选和排序的基本步骤。根据实际需求，您可以根据上面的示例进行调整和扩展。