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  • 2020-04-23 23:17:26

    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

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    在日常的工作中,免不了存在多个表格根据相同数据匹配合并的情况,很多人会因为复杂的公式导致匹配失败或错误。接下来,我将用一个简单的方式完成这一个任务。

    1、打开网址www.excelutil.com

    2、选择匹配合并

    3、上传左文件和右文件

    这两个文件是用来进行匹配合并的源文件。

    4、选择匹配条件的关键字

    根据需要匹配的内容,选择相应的关键字,这样就可以通过关键字将两个表格的数据关联到一起。

    5、拣选匹配内容

    根据关键字将匹配内容关联出来之后,我们可以看到数据的匹配情况:

      a、黑色数字表示当你导出文件,如果以左文件的内容参照进行导出,则会导出多少条数据;

      b、绿色数字表示,如果你以左文件参照进行导出,那么右文件中有多少条数据是与左文件匹配成功的;

      c、红色数字表示,如果你以左文件作为参照进行导出,右文件中匹配成功的数据中有存在多少条数据有重复的内容。

    当存在匹配时有重复数据的情况,则默认获取第一条匹配成功的数据内容。

     以上就是两个表格匹配合并的操作流程,如果想要进行匹配操作的,赶紧试一下吧!

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    我们会发现分散在多个工作表中的数据被合并在一起了,而且根据每列的标签自动匹配。

    第五步:这时只需要点击【Close & Load】就可以大功告成了。

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    Python批量处理Excel表格

    序言

    老板最近越来越过分了,快下班了发给我几百个表格让我把内容合并到一个表格内去。

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    这么好用的技能,必须分享给大家,话不多说,咱们直接开始!

    准备工作

    咱们需要先准备表格数据,会爬虫的兄弟可以自己爬一点,不会的,可以找我直接拿数据。

    电脑端左侧获取,手机端最最最下方获取

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    在这里插入图片描述我这里只做展示,所以只用了五个表,咱们今天是将市级合并为省级。

    在这里插入图片描述

    本文思路

    1. 将当前文件夹下所有的 excel 汇总到 广东省.xlsx
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    3. 星级为 star_0 的数据全部不要
    4. 只要一条数据中有三个字段为空字段,整条数据都不需要;
    5. 将价格中的 ¥ 符号去掉

    代码实现

    全部代码都分享给大家,咱不喜欢藏着掖着。

    import glob
    import openpyxl 
    
    workbook = openpyxl.Workbook()
    sheet_total = workbook.active
    sheet_total.append(['城市', '门店名称', '星级', '星级得分', '点评总数', '人均消费', '口味', '环境', '服务', '链接网址', '分类', '商圈', '详细地址', '推荐菜'])
    
    
    def count_none(line):
        """返回空内容的数据"""
        count = 0
        for d in line:
            if not d:
                count += 1
        return count
    
    
    filenames = glob.glob('*/*.xlsx')
    for filename in filenames:
        # print(filename)
        city = filename.split('.')[0].split('\\')[-1]
        workbook_temp = openpyxl.load_workbook(filename)
        sheet = workbook_temp.active
        for row in sheet.iter_rows(min_row=2, min_col=1, max_col=sheet.max_column, max_row=sheet.max_row):
            row_data = [col.value for col in row]
            if row_data[1] == 'star_0':
                continue
    
            # 定义一个方法判断空字段的数量
            if count_none(row_data) >= 3:
                continue
    
            # 去掉平均价格中的 ¥
            if row_data[4]:
                row_data[4] = row_data[4].strip('¥')
            row_data.insert(0, city)
            # print(row_data)
            sheet_total.append(row_data)
        # break  # 调试只处理一个
    
    workbook.save('广东省.xlsx')
    

    效果

    还是刚出炉的,非常新鲜。
    在这里插入图片描述这我做了筛选,不然全是显示一个地方了。
    可以看到,数据成功的合并到一个表格去了。
    在这里插入图片描述
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