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# Python脚本：读取CSV、筛选、排序、导出Excel并高亮

一、实现思路

1. 使用 pandas 读取 CSV，筛选销量 < 100 的记录

2. 按日期列排序

3. 使用 openpyxl 写入 xlsx，并对销量列添加红色字体/填充高亮

二、前置准备

```bash

pip install pandas openpyxl

```

三、完整代码

```python

import pandas as pd

from openpyxl import load_workbook

from openpyxl.styles import Font, PatternFill

# 1. 读取数据

df = pd.read_csv("data.csv", encoding="utf-8") # 乱码可改 encoding="gbk"

# 2. 确保日期、销量列类型正确（列名按实际文件调整）

df["日期"] = pd.to_datetime(df["日期"])

df["销量"] = pd.to_numeric(df["销量"], errors="coerce")

# 3. 筛选销量 < 100，并按日期排序

result = df[df["销量"] < 100].sort_values("日期").reset_index(drop=True)

# 4. 写入 Excel（需先安装 openpyxl）

result.to_excel("result.xlsx", index=False, sheet_name="筛选结果")

# 5. 红色高亮销量列

wb = load_workbook("result.xlsx")

ws = wb["筛选结果"]

# 找到“销量”列的索引

col_idx = None

for cell in ws[1]:

if cell.value == "销量":

col_idx = cell.column

break

if col_idx:

red_font = Font(color="FF0000")

for row in range(2, ws.max_row + 1):

ws.cell(row=row, column=col_idx).font = red_font

wb.save("result.xlsx")

print(f"完成！共导出 {len(result)} 条记录到 result.xlsx")

```

四、说明与可选项

• 列名适配：代码中“日期”、“销量”需改成你 CSV 的实际表头
• 高亮样式可选：
• 红色字体：Font(color="FF0000")
• 红色背景填充：PatternFill(start_color="FFFF0000", fill_type="solid")
• 编码问题：Windows 导出的 CSV 常为 GBK，读取报错时改 encoding="gbk"
• 空数据保护：可加 if result.empty: print("无符合条件记录") 避免空文件
• 若想背景色+字体同时生效，给单元格的 .font 和 .fill 都赋值即可

五、依赖版本建议

• pandas ≥ 1.x、openpyxl ≥ 3.0 均可正常运行，无需额外配置