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  • EXCEL文件的数据自动归集与汇总多EXCEL文件的数据自动归集与汇总多EXCEL文件的数据自动归集与汇总
  • Python 汇总多个Excel表数据

    千次阅读 2019-11-19 01:13:12
    本文使用xlrd模块读取Excel,使用openpyxl模块写入Excel,可将同表头结构的数据汇总至同一Excel文件中。 该小工具应该是网上同类小工具中效率较高的,只需要单次循环即可解决。 代码如下: # 汇总相同表头的Excel...

    本文使用xlrd模块读取Excel,使用openpyxl模块写入Excel,可将同表头结构的数据汇总至同一Excel文件中。
    该小工具应该是网上同类小工具中效率较高的,只需要单次循环即可解决,注释也写得也相对详细,方便阅读理解。

    代码如下:

    # 第一版:初个版本,日后继续完善表头等内容判断
    # coding:utf-8
    
    def SummaryTable():
        import openpyxl
        import xlrd
        import os.path
        import time
    
        # 开始时间
        time_start = time.time()
    
        # 创建文件Summary_table.xlsx并保存
        workbook = openpyxl.Workbook('Summary_table.xlsx')
        workbook.save('Summary_table.xlsx')
        # 读取文件Summary_table.xlsx
        workbook = openpyxl.load_workbook('Summary_table.xlsx')
        # 设置写入第0张sheet
        worksheet = workbook.worksheets[0]
    
        # Excel表路径
        rootdir = "./ExcelFile"
        files = os.listdir(rootdir)
        # 获取文件个数
        num = len(files)
    
        print('读取数据中...请稍等...')
        for file in files:
            # 迭代文件夹,获取每个文件名称,获取相对路径
            path = './ExcelFile/' + file
            # 通过相对路径读取表格
            sheets = xlrd.open_workbook(path)
            # 读取指定Sheet名称
            # 读取指定Sheet序号
            # 两者二选一
            # sheet = sheets.sheet_by_name('SheetName')
            sheet = sheets.sheet_by_index(3)
            # 获取最大行数
            rows = sheet.nrows
            # 获取最大列数
            cols = sheet.ncols
            # 除去表头,开始汇总的行数
            startrow = 4
            startrow -= 1
            for row in range(startrow, rows):
            	#通过迭代获取每一行内容,并在后面添加该数据所属文件名,方便筛选,数据核查等。
                list = sheet.row_values(row) + [file]
                #将数据添加到前面新建的表格中
                worksheet.append(list)
    
        print('文件保存中...')
        workbook.save('Summary_table.xlsx')
        print('文件保存完成...保存路径为该程序同目录下')
        time_end = time.time()
        print('文件汇总完成...一共汇总了' + str(num) + '个文件' + '花了' + str(format(time_end - time_start, '0.2f')) + '秒')
    
    
    SummaryTable()
    
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  • Python办公自动化实践1:从个excel中提取数据汇总到一个工作页中,表格,抽取,sheet 发表时间:2020-04-26 问题:从当前目录或子目录中查询符合条件的excel表格,并从这些excel表格中抽取符合条件的行汇总到...

    Python办公自动化实践1:从多个excel表中提取数据并汇总到一个工作表页中,表格,抽取,sheet

    发表时间:2020-04-26

    问题:从当前目录或子目录中查询符合条件的excel表格,并从这些excel表格中抽取符合条件的行汇总到1个excel的sheet页中。
    所有excel表格名字为:交付清单1、交付清单2,交付清单3……,格式也一样,样式如下:
     将类似多个excle表中,抽取序号中的N行(上图是1~4行)汇总到指定excel的sheet页中。
    该表格在DataFrame中的显示方式如下:
    在这里插入图片描述
    一、希望得到的汇总表格为:
    1、列头是:“系统名称、用途 、CPU 内存、操作系统、内网IP、 互联网IP 、交付时间 、到期时间”
    注意:列头(columns header)是合并格。
    2、删除掉A列,删除最后的空行
    3、将交付时间,到期时间从datetime类型转变为字符串类型; #第三方模块datetime
    4、将汇总表格中所有的单元格 字体,大小,字体是否据中等 全部调为一致;#第三方模块xlsxwriter

    二、具体实现步骤如下:
    1、查询符合条件的excel表; #第三方模块os
    2、用pandas读取符合条件的表;
    3、对读入后的excel表(dataframe)进行裁剪;
    4、将多个excel表格汇总到单一excel的sheet页中;
    5、将最终的sheet页再进行单元格格式调整,再重新输出新的sheet页;
    该脚本涉及第三方模块有:pandas,os,datetime,xlsxwriter。

    三、代码展现
    1、查询符合条件的excel表
    a、通过os.walk查询当前目录及子目录中的文件
    b、在这些文件中筛选匹配“交付清单”的文件
    c、将匹配文件和绝对路径“连接后”存放到列表中;

    import numpy as np 
    import pandas as pd
    import xlsxwriter 
    import os
    from pandas import Series,DataFrame
    from datetime import date,timedelta,datetime
    
    path=r'D:\cloud_files'
    path_out=r'D:\cloud_files\vmachines_list.xlsx'
    
    substr='交付清单'
    file_list=[]
    for path_name,dirs,filename in os.walk(path):
        for files in filename:
            if files.find(substr)!=-1:
                file_list.append(os.path.join(path_name,files))
    

    该段重点:
    a、path_name 存放文件所在的绝对路径,filename 存放文件名;
    b、files.find(substr) 匹配substr字符串的文件,若不匹配返回-1,
    若匹配,返回该字符串在文件名中第一次匹配成功的位置。
    c、os.path.join(path_name,files)将绝对路径与匹配的文件结合起来,再存放到file_list列表中。

    file_list列表中的数据:

    ['D:\\cloud_files\\~$交付清单01.xlsx', 'D:\\cloud_files\\交付清单01.xlsx', 'D:\\cloud_files\\交付清单02.xlsx', 'D:\\cloud_files\\交付清单03.xlsx']
    

    在交付清单01.xlsx 是打开的情况下,提交该段程序,将会出现~$交付清单01.xlsx。
    表示该表被进程占用。

    2、用pandas读取符合条件的表
    a、通过pandas读取在file_list中的excel表格;
    b、并将结果写入到vm_tmplist 临时列表中。

    vm_tmplist=[]
    for item in file_list:
        if '~$' not in item:
            temp=pd.read_excel(item,sheet_name='交付清单',skiprows=2,usecols='B:J')
            vm_tmplist.append(temp)
    

    该段重点:
    a、跳过excel中的前两行,并定义B到J列区域;

    3、对读入后的excel表(dataframe)进行裁剪
    a、选择合适的列头;
    b、删除掉A列,删除最后的空行
    c、将交付时间,到期时间从datetime类型转变为字符串类型;
    转换的原因是xlsxwriter不支持对时间类型,index,columns类型的单元格进行格式化。
    官网原文:It isn’t possible to format any cells that already have a format
    such as the index or headers or any cells that contain dates or datetimes .

    def trim_frame(df):
        df.columns=np.concatenate([df.columns[:3],df.iloc[0,3:5],df.columns[5:]])
        df=df.dropna(subset=['系统名称'])
        df=df.loc[(df['序号'].isin(range(1,10,1)))]
        df['交付时间']=pd.to_datetime(df['交付时间'],errors='coerce').dt.strftime('%Y-%m-%d')
        df['到期时间']=pd.to_datetime(df['到期时间'],errors='coerce').dt.strftime('%Y-%m-%d')
        return df
        
    for value in vm_tmplist:
        df=trim_frame(value)
        vm_trimlist.append(df)
    

    本段重点:
    a、将前三列(0,1,2)的columns(列名)与第0行的第3、4列及columns第5列至最后一列合并;
    通过numpy.concatenate函数合并
    b、将“系统名称”列中空格(NaN)所在的行去掉;
    c、选取“序号”列中数字为1~10所在的行;
    d、将“交付时间”,“到期时间”两列datetime类型数据转换为string。
    e、将“修剪好的”表存入vm_trimlist列表中;

    4、将多个excel表格汇总到单一excel的sheet页中
    a、调用xlsxwriter引擎;
    b、从vm_list列表中选取“修剪好”的数据,按顺序写入到“虚机清单”sheet页中;
    c、保存写好后的数据.writer.save()

    def trimDfs_to_Excel(df_list, sheets, path_out):
        writer = pd.ExcelWriter(path_out,engine='xlsxwriter')   
        row = 0
        for dataframe in df_list:
            dataframe.to_excel(writer,sheet_name=sheets,startrow=row,startcol=0,index=False) 
            row = row + len(dataframe.index) + 1
        writer.save()
        
    trimDfs_to_Excel(vm_trimlist,'虚机清单',path_out)
    

    本段重点:
    a、从vm_trimlist中读取数据(注:df_list是形参)
    b、定义row=0,开始写的行startrow=row。
    第2张表写入时,启始位置是第1张表的长度len(dataframe.index) 加1(第一行是从0开始的,所以加1,避免第2张表第一行冲掉第一张表最后一行)
    c、to_excel(index=False)是防止将索引(index)写入excel表内。

    5、将最终的sheet页再进行单元格格式调整,重新输出新的sheet页;
    a、重新读取输出的表;
    b、读取后,将该表删掉;因为xlsxwriter不能对原表进行修改;
    c、对单元格及列头(columns header)进行格式化;
    d、重新输出新表

    def formatExcel(df,path):
    
        df=df.loc[df['序号'].isin(range(1,10,1))]
        os.remove(path)
        df.reset_index(drop=True,inplace=True)
        
        for i in df.index:
            df['序号'].at[i]=i+1
    
        writer = pd.ExcelWriter(path,engine='xlsxwriter')
        df.to_excel(writer,sheet_name='虚机清单',index=False)
        
        workbook=writer.book
        worksheet=writer.sheets['虚机清单']
        fmt_cell={'bold':False,'font_name':'微软雅黑','font_size':9,'align':'center','valign':'vcenter','border':0,'num_format':'#,##0'}
        fmt_header={'bold':True,'font_name':'微软雅黑','font_size':10,'align':'center','valign':'vcenter','border':0}
    
        cell_format=workbook.add_format(fmt_cell)
        header_format=workbook.add_format(fmt_header)
    
        worksheet.set_column('A:I',15,cell_format)
    
        for colx,value in enumerate(df.columns.values):
            worksheet.write(0,colx,value,header_format)
    
        writer.save()
        
    formatExcel(pd.read_excel(path_out),path_out)
    print ('Done!')
    

    该段重点:
    a、对序号列重新赋值新的数字,df[‘序号’].at[i]=i+1;
    b、定义单元格(cell)格式;
    c、定义列头的格式,通过worksheet.write的方式;

    生成的新表:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 本文的文字及图片来源于...这篇文章要做的事情,如标题所述,就是提取张excel上的数据或信息,合并汇总到一张新上,这是我们工作中经常会遇到的事情。 比如将每月销售情况汇总到一张上进行销售情况分析,比如

    本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理

    以下文章来源于财会学习联盟,作者:我是刀哥啊

    Python 自动化办公,处理Excel表格视频讲解

    https://www.bilibili.com/video/BV1Lh411R7Kd/
    

    前言

    这篇文章要做的事情,如标题所述,就是提取多张excel表上的数据或信息,合并汇总到一张新表上,这是我们工作中经常会遇到的事情。

    比如将每月销售情况汇总到一张表上进行销售情况分析,比如将各月发票信息汇总到一张表上进行统计分析,还比如将每月工资表上的某些信息汇总到一张表上进行工资成本分析等等。

    具体看表即为:

    各期科目余额表截图

    最后得到的新表为:

    要实现上述目标,可以分如下四步进行。

    1.获取各科目余额表文件路径

    将2017年1-12月、2018年1-12月、2019年1-12月及2020年1-6月各期科目余额表放在同一文件夹下,要读取多少个文件,就把多少个文件全部放在同一个文件夹下,如下图。

    然后读取所有文件的路径,代码如下。

    1dir_xls = []
    2def get_file(folder_path):  #获取同一文件夹下所有科目余额表各自的文件路径
    3    dir_file = os.listdir(folder_path)
    4    #print(dir_file)  
    5    for path in dir_file:
    6        if path[-4:] == 'xlsx' or path[-3:] == 'xls':
    7            whole_path = r'd:/F:学习/python/账龄分析/科目余额表/{}'.format(path)
    8            dir_xls.append(whole_path)
    9    return dir_xls
    

    2.获取各科目余额表中应收账款一级科目编码所在的行列

    比如在2017年科目余额表中,应收账款一级科目编码为“1122”,其所在的单元格为C12,也即为第12行第3列,这里的行号12、列号3,即为其定位。

    其余科目余额表同理,均为获取一级科目编码“1122”的行号和列号,获取代码如下。

    1dict_row_col = {}
     2def get_row_col(dir_xls):  #获取每一张表中应收账款一级科目编码所在的行号和列号
     3    for i in dir_xls:
     4        #print(i)
     5        account_balance_sheet_data = pd.DataFrame(pd.read_excel(i))
     6        for a in account_balance_sheet_data.index:
     7            for b in range(len(account_balance_sheet_data.loc[a].values)):
     8                if account_balance_sheet_data.loc[a].values[b] == '1122':
     9                    row = a+1
    10                    col = b+1
    11                    dict_row_col[i] = [row,col]
    12    return dict_row_col
    

    3.获取各科目余额表中应收账款所有二级科目编码

    根据获取到的应收账款一级科目编码行号和列号,即根据其定位,再获取每一张表中应收账款所有二级科目编码,并将其不重复且升序排列添加到一张新表中,代码如下。

    1def get_ar_code(dict_row_col):
     2    i = 0
     3    ar_list1 = []
     4    ar_list2 = []
     5    for key in dict_row_col.keys():
     6        workbook = xlrd.open_workbook(key)
     7        balance_sheet = workbook.sheet_by_index(0)
     8        row = dict_row_col[key][0]
     9        col = dict_row_col[key][1]
    10        while True:
    11            if '1122' in balance_sheet.cell_value(row+1,col-1):
    12                ar_code = balance_sheet.cell_value(row+1,col-1)
    13                if ar_code not in ar_list1:
    14                    ar_list1.append(ar_code)
    15                else:
    16                    pass                
    17                row = row+1                
    18            else:
    19                break
    20    ar_list1.append('科目编码')    
    21    ar_list1.sort(reverse=False) #科目编码列表升序排列
    22    #将“科目编码”从最后一个元素整体移动到第一个元素
    23    ar_list2.append(ar_list1[len(ar_list1)-1]) 
    24    for i in range(1,len(ar_list1)):
    25        ar_list2.append(ar_list1[i-1])
    26    #将所有元素写入到excel表中
    27    for i in range(len(ar_list2)):
    28        ar_sheet.write(i,0,ar_list2[i])
    

    得到的新表内容如下。

    由上可看出,2017年至2020年1-6月,四张科目余额表,应收账款共有617个二级科目,对应着617个不同的客户。

    4.根据二级科目索引获取全部所需信息

    此步的操作过程,即上一篇《如何用python实现excel中的vlookup功能?》所分享的过程,这里就不再详述了,代码如下。

    1def get_ar_info(dict_row_col):
     2    #读取导入目标表
     3    file_target = r'd:\F:学习\python\账龄分析\AR.xls'
     4    list_ar_code = []
     5    workbook = xlrd.open_workbook(file_target)
     6    balance_sheet = workbook.sheet_by_index(0)
     7    rows = balance_sheet.nrows
     8    for i in range(1,rows):
     9        list_ar_code.append(balance_sheet.cell_value(i,0))
    10    #print(list_ar_code)
    11    data = {'科目编码':list_ar_code}
    12    df_target = pd.DataFrame(data)
    13
    14    for key in dict_row_col.keys():
    15        #读取原始数据来源表
    16        file_source = key
    17        df_source = pd.read_excel(file_source)
    18        #将原始数据来源表及导入目标表信息合并到同一表上
    19        dfneed = df_source[['科目编码','科目名称','期初借方','期初贷方','本期发生借方','本期发生贷方','期末借方','期末贷方']]
    20        df_target = pd.merge(df_target,dfneed,how='left',on='科目编码')
    21    df_target.to_excel(file_target,index=False)
    

    5.最终目标实现

    前四步即为封装的四个函数,每个函数为其中一个步骤,最终汇总可以实现此文总体目标,调用代码及运行代码如下。

    1import os
     2import pandas as pd
     3import xlrd,xlwt
     4
     5folder_path = r'd:\F:学习\python\账龄分析\科目余额表'
     6f = xlwt.Workbook()
     7ar_sheet = f.add_sheet(u'ar_sheet',cell_overwrite_ok=True)
     8dir_xls = get_file(folder_path)
     9dict_row_col = get_row_col(dir_xls)
    10get_ar_code(dict_row_col)
    11f.save(r'd:\F:学习\python\账龄分析\AR.xls')
    12get_ar_info(dict_row_col)
    

    运行后生成的表格如下。

    再经过简单整理后,便可得出上文最终表格,至此实现了从多张excel表中提取所需数据或信息并汇总到同一张新表上的目的。


     

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  • 这是对EXCEL数据透视的应用,教程参考来自EXCEL HOME,这里附上我的全部练习过程和图片。本文中所用所有图片以及文字均为本人原创,但为尊重原作者,故还是打上了转载的标签。如需转载,还请标上本人昵称qk61508或...

     这是对EXCEL数据透视表的应用,教程参考来自EXCEL HOME,这里附上我的全部练习过程和图片。本文中所用所有图片以及文字均为本人原创,但为尊重原作者,故还是打上了转载的标签。如需转载,还请标上本人昵称qk61508或网址。

       原文链接  excelhome.net/lesson/article/excel/1908.html

    如需练习,本文所用文件已在原文中给出,放心下载。

     1 下载用来练习的EXCEL工作表

    2 新建查询,文件,从工作簿导入文件

    点击编辑

    将除源以外的选项全部删掉

    只保留Data列

     点击Data右边箭头,再点击确定,再点击如图鼠标所示按钮

    去除“日期”

     好了,现在关闭并上载至表

     左边列更改单元格格式为日期就行

    插入数据透视表,如图

    按照如下方式拖动,得到数据透视表

    可非常方便的得出想要的结果

    不错吧,快来试试吧!

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  • 实时分享CVPR、ECCV等会议,关注深度学习、自动驾驶领域,我们期待你的加入。... 获取2020年最新论文动态,请加微信: ...免费获取整理的python、pytorch、tensorflow等...续前文:2020年| 最新自动驾驶数据汇总,...
  • 数据挖掘数据汇总

    万次阅读 多人点赞 2017-06-30 11:52:49
    整理了一些网上的免费数据集,分类下载地址如下,希望能节约大家找数据的时间。欢迎数据达人加入QQ群 565136792 交流。 金融 美国劳工部统计局官方发布数据 沪深股票除权除息、配股增发全量数据,截止 2016....
  • 分类汇总方式麻烦,使用数据透视生成报表统计更方便快捷 注意:数据透视的方式,只支持一个表头
  • 表面缺陷检测数据汇总及其相关项目推荐

    千次阅读 多人点赞 2020-06-27 00:00:00
    中科院自动化所 [3] 《汇总|缺陷检测数据集》 推荐阅读: 专辑|相机标定 专辑|3D点云 专辑|SLAM 专辑|深度学习与自动驾驶 专辑|结构光 专辑|事件相机 专辑|OpenCV学习 专辑|学习资源汇总 专辑|招聘与项目对接 专辑|...
  • odoo明细表汇总数据

    2017-06-20 08:16:00
    在主中#改动地方 总结算金额 求和:def _get_subtotal2(self, cr, uid, ids, field_name, arg, context=None): # 初始化 res = {} # 获取本页面单据 for order in self.browse(cr, uid, ids, context=context): ...
  • 实现后的效果 1.使用excel公式自动扩展,自动计算金额 开启“扩展数据区域格式及公式...2.使用SUM和OFFSET函数,自动汇总 汇总D6单元格的公式为:=SUM(OFFSET(D3,1,0):OFFSET(D8,-1,0)) OFFSET(D3,1,0)指D3下面.
  • 数据挖掘概念汇总数据预处理

    万次阅读 2017-03-24 17:49:51
    数据挖掘概念汇总数据预处理
  • 实时分享CVPR、ECCV等会议,关注深度学习、自动驾驶领域,我们期待你的加入。... 获取2020年最新论文动态,请加微信: ...免费获取整理的python、...自动驾驶开源数据集年份汇总: 1、Kitti数据集 网址...
  • 今天大飞老师分享通过透视表汇总数据的方式。透视是Excel用于提取数据汇总数据的一个利器,尤其数据量较时。用透视效率会高一些,快一些
  • 车辆信息检测数据集收集汇总

    万次阅读 多人点赞 2019-09-02 10:25:33
    车辆信息检测数据集收集汇总 目录: UA-DETRAC 车牌数据自动驾驶数据集 ...车辆类型数据集 ...综合汽车(CompCars)数据集 ...更关于自动驾驶的数据集(50个) 1.UA-DETRAC http://detrac-db.ri...
  • 有个朋友让我帮做做个个人记账程序。我想实现这个功能: 统计每天消费金额、每周消费金额、每月消费金额、每年消费金额。...数据,并插入相应的中! 如何实现,请大家指教! 就15分,全给你了!
  • Excel数据分类汇总

    千次阅读 2018-02-03 11:29:53
    在面对Excel中很多数据时,有时候需要进行分类汇总,怎么办呢?不用担心,Excel已经为我们考虑到这些了,提供了“分类汇总”功能,步骤如下: 一、对需要分类汇总数据进行排序设置  1、先选定需要排序的数据 ...
  • 表格数据汇总可以使用透视,使用函数,今天读书屋OFFICE网陈飞老师分享一个通过合并计算完成表格数据汇总方法,合并计算分为两种情况,一种情况是:个表格类别一致数据不同,另一种情况是类别不一致,数据也...
  • 参照:Hive汇总统计数据自动化传输到Mysql数据库--->...本文是对【Hive汇总统计数据自动化传输到Mysql数据库】一文的补充。 1、参数文件配置及示例 /Users/nisj/Desktop/honey_report/BatchParConfig.txt # Batch
  • EIGRP的手动汇总与自动汇总指的是对于路由条目的汇总,也就是路由汇总。比如: 10.10.0.0/24 10.10.1.0/24 …… 10.10.255.0/24 上述路由网段可汇总成10.10.0.0/16 上述的方法采用的是无类域间路由技术(CIDR) 该...
  • 问题:从当前目录或子目录中查询符合条件的excel表格,并...将类似个excle中,抽取序号中的N行(上图是1~4行)汇总到指定excel的sheet页中。 该表格在DataFrame中的显示方式如下: 一、希望得到的汇总表格为:...
  • 每天有很多数据需要汇总,之前是用select sum(money)...来统计,当数据量上来时候往往会导致MySQL被阻塞。 解决方案 1、在程序中写入数据的时候同时往日报表里写(太简单了) 2、利用触发器 方法 CREATE TABLE `...

空空如也

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多表数据怎样自动汇总