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  • Pandas 根据dataframe表自动生成word

    千次阅读 2018-12-22 15:44:59
    如果能够根据表格项目内容自动生成每一户的情况,能够省去查找政策的时间。因时间紧迫,所以代码没有用类和函数进行优化,未来如果有时间再将其优化。 基本思路:首先将每户享受的政策,按着户编号相同的原则,...

    在填写一些档案的时候,有了如下的数据表,查找其政策就相对来说容易了很多。

    如果能够根据表格项目内容,自动生成每一户的情况,能够省去查找政策的时间。因时间紧迫,所以代码没有用类和函数进行优化,未来如果有时间再将其优化。

    基本思路:首先将每户享受的政策,按着户编号相同的原则,输出pandas表,再就整个表进行与扶贫手册项目的对应值,分别输出字符串,将所有字符串汇总至一个列表,最终将此列表,每一个元素作为一行输出至word文档。

    1. 将每一户输出为excel(其实可以直接用生成的这个dataframe,这里有点麻烦了)

      import pandas as pd
      
      tablePath = '14-16享受政策.xls'      #数据母表的模板
      name = '户编号'
      filePath = '测试word'    #输出word所在的文件夹
      df = pd.DataFrame(pd.read_excel(tablePath))  # 将数据总表模板 加载
      huNum = df[name].unique()       #看 列 有多少不同的值
      for i in huNum:
          idNum = str(i)
          mask = df[name].isin([idNum])
          littleData = df[mask]               #获得按 户编号分类的每一个dataframe,户编号都相同,人数不同的表,有所有政策
          #print(littleData)
          nameList = littleData['姓名'].unique()
          nameHuzhu = str(nameList[0])
          fileName = filePath+'/'+ nameHuzhu + '.xls'         #构建文件夹名,最终存储为新的xls
          littleData.to_excel(fileName)

      2.根据每一户的dataframe,生成列表,并将其生成word,库是python-docx

    import pandas as pd
    import os
    from docx import Document
    
    filePath = 'Excel'
    wordPath = 'word'
    
    for filename in os.listdir(filePath): #读取文件名称
        if filename[-3:] == 'xls':                  #OS系统中,有.DStore这种设置文件,所以可以从文件后缀名来判断是否是需要的文件
            mList = []                          #新建空列表,用来存储一户中所有的信息,都是字符串。后期可以考虑每个元素都是dataframe,用来在html中写列表<li>
            zhengceList = []
            targetPath = filePath + '/' + filename  #构造文件绝对路径
            #print(targetPath)
            zongTable = pd.DataFrame(pd.read_excel(targetPath)) #读取每一个excel
            zongTable = zongTable.fillna(0)             #在读取总表的时候,有些数值为空,这里可以填充为0,或者设定为空值,这里我选择了0
            zongTable=zongTable.reset_index()              #重置索引,将原来混乱的索引重置为0123...
            #print(zongTable)
    
            huzhuName = filename.split('.',1)[0]    #获取户主姓名,也就是文件的主文件名,也可以由遍历dataframe,取关系为户主的姓名得到
            mList.append('户主姓名:'+ huzhuName)    #信息:户主姓名:XXX
    
            idList = list(zongTable['身份证号'].unique())   #确定身份证号有几个不同的值,则家庭人口数为几。  这里可以考虑身份证号或者姓名不同的值进行对应,如果数字不一样要弹出警告
            idNum = len((idList))
            mList.append('家庭人口'+str(idNum))
    
            bornData = str(idList[0])                   #获得户主的身份证号,并将其出生年月提取。 这里写的不太明显了,应该采用遍历的方法,可读性更好
            mList.append('出生时间:%s年 %s月 %s 日' % (bornData[6:10],bornData[10:12],bornData[12:14]))
    
            fami = str(list(zongTable['家庭情况'])[0])      #获得家庭情况信息,并返回字符串。 其实应该采用家庭情况一整列,判断非零值,然后进行字符串合并的方式,可能更加综合
            if fami!=0:
                mList.append('家庭情况:'+ fami)
    
            teleNum = str(list(zongTable['电话'])[0])     #获取家庭的电话号码
            mList.append('电话:%s' % teleNum)
    
            mList.append('识别标准:国家标准')                   #增加两条公共信息
            mList.append('家庭住址:丰宁满族自治县土城镇土城村')
    
            dibaoList=zongTable['低保共计']         #获得低保列,如果相加大于零,说明是低保贫困户,否则是一般贫困户
            dibaoSum = dibaoList.sum()
            if dibaoSum>0:
                mList.append('贫困户属性:低保贫困户')
            else:
                mList.append('贫困户属性:一般贫困户')
    
            pinReason = str(list(zongTable['致贫原因'])[0])         #
            bingTable = zongTable[['姓名','疾病种类']]
            for index, row in bingTable.iterrows():             #将疾病种类列的字符串连接,形成疾病的情况,以看是因病致贫还是其他原因
                if row['疾病种类'] != 0:
                    if len(str(row['疾病种类']).strip())!=0:
                        mList.append(str(row['姓名'])+':'+str(row['疾病种类']))
                    #pass
            #print(mList)
    
            gengdiMoney = zongTable['18年粮食直补107.7'].sum()
            if float(gengdiMoney)!=0:
                gengArea = float('%.1f' % gengdiMoney/107.7)                #计算国家认定的耕地面积,注意要保留1位小数
                mList.append('耕地面积:'+str(gengArea))
    
            linArea =zongTable['退耕亩数'].sum()                        #林地面积,就是退耕还林的亩数
            if linArea!=0:
                mList.append('林地面积'+str(linArea))
    
            peopleTable = zongTable[['姓名','身份证号','与户主关系']]  #遍历每一行,获得家庭中 姓名,身份证号,与户主关系
            for index,row in peopleTable.iterrows():
                mList.append(str(row['姓名'])+'  '+str(row['身份证号'])+'  '+str(row['与户主关系']))    #这里注意要转化为字符串,否则身份证号可能识别为数字
    
            helpTab = zongTable[['帮扶单位','责任人姓名','帮扶电话']]                       #获得帮扶单位,帮扶责任人姓名以及帮扶电话号码,也要注意转化为字符串
            for index,row in helpTab.iterrows():
                if row['帮扶单位']:
                    mList.append('帮扶责任人:'+str(row['责任人姓名'])+'  '+str(row['帮扶单位'])+'  '+str(row['帮扶电话']))
    
            if float(gengdiMoney)!=0:
                gengArea = float('%.1f' % gengdiMoney/107.7)        #根据粮食直补计算出耕地面积,并格式化补贴
                mList.append('帮扶措施:粮食直补'+'    成效:'+'粮食直补'+str(gengArea)+'亩'+'获得补贴'+str(float('%.2f' % gengdiMoney))+'元')
    
            linArea = zongTable['退耕亩数'].sum()
            if linArea != 0:                                        #获得退耕还林面积,以及格式化相关补贴内容
                mList.append('帮扶措施:退耕还林'+'  成效:退耕还林' + str(linArea)+'亩,获得补贴'+str(float('%.2f' %zongTable['退耕金额'].sum()))+'元')
    
            if dibaoSum>0:                              #dibaoList是低保列
                diList = list(zongTable['低保共计']) #[0, 0, 2880, 0]
                realList = [i for i in diList if i !=0]     #[2880, 2880] 删除0元素
                perMonth = dibaoSum/len(realList)/12        #获取低保人数,以及总数额
                mList.append('帮扶措施:最低生活保障政策,申请低保,享受低保政策%d元/人/月,共%d人,    成效:共领取低保金%s元'
                      % (perMonth,len(realList),dibaoSum))
    
            wujiaSum = zongTable['物价补贴2-5月'].sum()  #物价补贴和电费补贴
            if wujiaSum>0:
                mList.append('帮扶措施:物价补贴,   帮扶成效:领取物价补贴2-5月共计%d元' %wujiaSum)
            eleSum= zongTable['电费补贴1-5月7.8'].sum()
            if eleSum > 0:
                mList.append('帮扶措施:电费补贴,   帮扶成效:领取电费补贴7.8元/月')
    
            yanglaoList = zongTable[['姓名','养老11月','养老1-11']]
            yanglaoSum = yanglaoList['养老1-11'].sum()
            yanglaoMessage = ''  # 养老每人的信息
            yangNum = 0  # 享受养老人数
            if yanglaoSum>0:
                for index, row in yanglaoList.iterrows():       #养老只有1-11月的,应再加上最后一个月
                    if row['养老11月']!=0:
                        yanglaoMessage=yanglaoMessage+'%d元/人/月(%s);' % (row['养老11月'],row['姓名'])
                        yangNum = yangNum+1
                mList.append('帮扶措施:享受社会基本养老保险政策,%s    领取社会基本养老保险共%d元,共%d人'
                                            % (yanglaoMessage,yanglaoSum+row['养老11月'],yangNum))     
                                                    #yanglaoSum+row['养老11月'] 是将1-11月 再加一个11月,变为1-12月的养老金
    
            canjiList = zongTable[['姓名','残疾补贴']]
            canjiSum = canjiList['残疾补贴'].sum()
            canjiName = ''
            if canjiSum>0:
                for index, row in canjiList.iterrows():
                    if row['残疾补贴']>0:
                        canjiName = canjiName+row['姓名']+' '
                        mList.append('帮扶措施:享受残疾补助政策%d元/人/月(%s),帮扶成效:共领取残疾补助%d元'
                              %(row['残疾补贴']/12,canjiName,canjiSum))
    
            houseSum = zongTable['危房补助资金'].sum()
            if houseSum>0:
                houseList = list(zongTable['危房改造方式'])
                houseList = [i for i in houseList if i !=0] #删除0数据
                houseMess = ','.join(houseList)
                mList.append('帮扶措施:危房改造,%s房屋,  帮扶成效:获得危房改造资金%s元,改善居住条件' %(houseMess,houseSum))
    
            hulinMoney = zongTable['临时护林员2-5月'].sum()
            if hulinMoney>0:
                mList.append('帮扶措施:选聘为临时护林员,    帮扶成效:临时护林员2-5月工资%d元' % hulinMoney)
    
            workList = zongTable[['姓名','务工单位','务工收入']]
            workGo=''
            workMess = ''
            if workList['务工收入'].sum()>0:
                for index, row in workList.iterrows():
                    if row['务工收入']>0:
                        workGo = workGo+row['姓名']+'在'+row['务工单位']+'工作,'
                        workMess = workMess + row['姓名'] +'务工年收入'+str(row['务工收入'])+'元   '
                mList.append('帮扶措施:%s    帮扶成效:%s' %(workGo,workMess))
    
            jishengList = zongTable['计生奖扶']
            jishengSum = jishengList.sum()
            if jishengSum>0:
                mList.append('帮扶措施:计生奖扶,   帮扶成效:领取计生奖扶金%d元' % jishengSum)
    
            chongyangList = zongTable[['姓名','重阳慰问']]
            if chongyangList['重阳慰问'].sum()>0:
                for index, row in chongyangList.iterrows():
                    if row['重阳慰问']>0:
                        mList.append('帮扶措施:重阳节慰问,  帮扶成效:领取重阳节慰问金%d元' %row['重阳慰问'])
    
    
    
            xueList = zongTable[['姓名', '18春学前资助','18年秋学前资助','18春土城小学寄宿补助',
                                 '18年秋土城小学寄宿补助','18年春土城中学寄宿补助','18年秋土城中学寄宿补助']]
            for index, row in xueList.iterrows():
                if row['18春学前资助']!=0:
                    mList.append('帮扶措施:享受学前资助政策,  帮扶成效:%s获得18年春学前资助%d元' % (row['姓名'],row['18春学前资助']))
                if row['18年秋学前资助']!=0:
                    mList.append('帮扶措施:享受学前资助政策,  帮扶成效:%s获得18年秋学前资助%d元' % (row['姓名'],row['18年秋学前资助']))
                if row['18年秋土城小学寄宿补助']!=0:
                    mList.append('帮扶措施:享受两免一补政策,  帮扶成效:免除学杂费、免费提供教科书、%s获得18年秋季学期寄宿补助%d元' % (row['姓名'],row['18年秋土城小学寄宿补助']))
                if row['18年春土城中学寄宿补助']!=0:
                    mList.append('帮扶措施:享受两免一补政策,  帮扶成效:免除学杂费、免费提供教科书、%s获得18年春季学期寄宿补助%d元' % (row['姓名'],row['18年春土城中学寄宿补助']))
                if row['18年秋土城中学寄宿补助']!=0:
                    mList.append('帮扶措施:享受两免一补政策,  帮扶成效:免除学杂费、免费提供教科书、%s获得18年秋季学期寄宿补助%d元' % (row['姓名'],row['18年秋土城中学寄宿补助']))
    
            yuluList = zongTable[['姓名','雨露计划']]
            try:
                yuluList['雨露计划'].sum()      #因为雨露计划的列是字符串,如果无法相加,则说明有非零值
            except:
                for index, row in yuluList.iterrows():
                    if row['雨露计划']!=0:
                        mList.append('帮扶措施:享受雨露计划政策,   帮扶成效:%s在%s学习,领取雨露计划助学金' %(row['姓名'],row['雨露计划']))
    
    
            menzhenList = zongTable[['姓名', '医疗政策(门诊统筹)']]
            menzhenMess = ''
            for index, row in menzhenList.iterrows():
                if row['医疗政策(门诊统筹)'] != 0:
                    if '500' in str(row['医疗政策(门诊统筹)']):
                        menzhenMess = menzhenMess + ('%s%s,用于买药;' % (row['姓名'], row['医疗政策(门诊统筹)']))
                    else:
                        menzhenMess = menzhenMess + ('%s%s;' % (row['姓名'], row['医疗政策(门诊统筹)']))
    
            if len(menzhenMess) > 0:
                mList.append('8组先别写!!帮扶措施:医疗政策(门诊统筹),帮扶成效:%s' % menzhenMess)
    
    
            doctorList = zongTable[['姓名','总费用','报销']]
            doctorMess =''
            if doctorList['总费用'].sum():
                for index, row in doctorList.iterrows():
                    if row['总费用']>0:
                        doctorMess = doctorMess +row['姓名']+'2018年花费'+str(float('%.2f' % row['总费用']))+'元,报销'+str(float('%.2f' % row['报销']))+'元 '
                mList.append('帮扶措施:享受先诊疗后付费政策,提高基本医疗保险、大病保险、医疗救助待遇   帮扶成效:%s' %doctorMess)
    
            #print(mList)
    
            wordFilePath = wordPath + '/' + huzhuName+'.docx'  # 构造文件绝对路径
            document = Document()
            #document.add_heading(huzhuName, 0)
            for i in mList:
                document.add_paragraph(i)
            document.save(wordFilePath)

    最终在word文件夹里生成了许多的doc文档,同时每个文档内容就是每一户的情况:

     

    展开全文
  • 小李接到了一个任务,将技术文档中的示意图目录做出来,让客户能根据需求快速找到操作示意图,可是这份文档有三百多张图片,不过,这可难不倒小李。说到Word目录,大多数人...无论是图片、图表还是表格内容生成...

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    小李接到了一个任务,将技术文档中的示意图目录做出来,让客户能根据需求快速找到操作示意图,可是这份文档有三百多张图片,不过,这可难不倒小李。

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    说到Word目录,大多数人都知道,可以为文档的标题设置大纲级别,然后通过大纲级别生成文档目录。如果还不会这招,请参考下面的文章。

    事实上,Word目录的功能远不止于此,不仅能生成标题目录,还能生成图片目录、图表目录、表格目录等。无论是图片、图表还是表格等内容,生成目录的方法是一样的。

    均需要通过【题注】功能添加名称,然后再插入表目录。下面以图片为例,来看一下具体的图片目录添加方法。

    fb5d2ba49b7a7af68c213f1e5c0ef92b.png

    第1步:选中文档中的第一张图片,单击【引用】选项卡下的【插入题注】功能。

    5d8fd371ede1261215fabb2b787df850.png

    第2步:设置题注的标签,如这里选择的是【图】,你也可以选择或设置为【图片】、【示意图】等名称。然后选择好位置后,单击【确定】按钮。

    8738c9b982a398dd27e9a9eac3f9ac02.png

    第3步:在添加好【图1】标签及编号后面,手动输入图片名称。如果觉得图片的名称文字格式不够美观,还可以设置字体、字号等格式。

    重要提示:这里通过题注插入图片编号并命名,和直接手动输入编号及命名是不一样的。注意观察图中的编号【1】,这是一个域文字,而不是文字。只有这样,在后面插入图片目录时,Word才知道目录插入的依据是什么。

    40a4724df810ac7a60c92dc1a671cbff.png

    第4步:用同样的方法,继续为第二张图片,及后面的所有图片编号并输入名称。

    b67737cdc4a180f8523f46b353efa7ab.png

    第5步:完成图片编号及命名后,单击【引用】选项卡下的【插入表目录】按钮。

    76eaf63c3ebc8c51b96295f40cf02d92.png

    第6步:在打开的【图表目录】对话框中,最重要的设置就是,选择【题注标签】,在本例中,图片的标签是【图】,所以这里的标签也选择为【图】,标签就是Word插入目录的判断依据。

    其他的是否显示页码、格式等细节就看心情设置吧,最后单击【确定】按钮。

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    此时就成功插入了图片目录,根据目录的名称及对应的页码,可以快速找到目录图片所有位置。

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    小李接到了一个任务,将技术文档中的示意图目录做出来,让客户能根据需求快速找到操作示意图,可是这份文档有三百多张图片,不过,这可难不倒小李。

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    说到Word目录,大多数人都知道,可以为文档的标题设置大纲级别,然后通过大纲级别生成文档目录。

    事实上,Word目录的功能远不止于此,不仅能生成标题目录,还能生成图片目录、图表目录、表格目录等。无论是图片、图表还是表格等内容,生成目录的方法是一样的。

    均需要通过【题注】功能添加名称,然后再插入表目录。下面以图片为例,来看一下具体的图片目录添加方法。

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    第1步:选中文档中的第一张图片,单击【引用】选项卡下的【插入题注】功能。

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    第2步:设置题注的标签,如这里选择的是【图】,你也可以选择或设置为【图片】、【示意图】等名称。然后选择好位置后,单击【确定】按钮。

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    第3步:在添加好【图1】标签及编号后面,手动输入图片名称。如果觉得图片的名称文字格式不够美观,还可以设置字体、字号等格式。

    重要提示:这里通过题注插入图片编号并命名,和直接手动输入编号及命名是不一样的。注意观察图中的编号【1】,这是一个域文字,而不是文字。只有这样,在后面插入图片目录时,Word才知道目录插入的依据是什么。

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    第4步:用同样的方法,继续为第二张图片,及后面的所有图片编号并输入名称。

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    第5步:完成图片编号及命名后,单击【引用】选项卡下的【插入表目录】按钮。

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    第6步:在打开的【图表目录】对话框中,最重要的设置就是,选择【题注标签】,在本例中,图片的标签是【图】,所以这里的标签也选择为【图】,标签就是Word插入目录的判断依据。

    其他的是否显示页码、格式等细节就看心情设置吧,最后单击【确定】按钮。

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    此时就成功插入了图片目录,根据目录的名称及对应的页码,可以快速找到目录图片所有位置。

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    本篇主要内容:
    1、Word模版的制作
    2、结合Freemarker生成word

    Word模版的制作

    新建moban.doc文档,并将模版表格(这个格式可以是任意的,根据自己的情况跳整)复制进去,如下:

    格式

    然后将moban.doc另存为moban.xml,再将moban.xml拷贝到idea,用idea打开,然后格式化

    这是折叠xml后的截图,一般document里存的内容,我们可以单独看这块

    找到我们文中对应的表名以及其它需要动态生成的信息用Freemarker取变量值的形式替换。这里可以看到河流以及YJHL这些是需要替换的

    10.png

    当然列也是如此,也是需要替换的

    我们再看整体的结构

    整理结构

    你可以把大框的内容复制一份,粘贴在下面,然后把moban.xml改名为moban.doc,用word打开,发现多了一段,这就说明,我们要根据表的数量来循环这部分内容,并替换表信息,同理,我们复制一行<w:tr>发现多了一列,那么就说明我们也要循环列来获取表的所有列,并做相应数据的替换。

    如下:(其中table表示table的集合,t.COLUMNS表示 ,某张表下的列的集合)

    循环

    其中表相关信息替换如下:

    替换表信息

    其中列相关信息替换如下(同上理):

    替换列相关信息

    这样我们就制作好了我们的word模版了,下面开始生成word。

    结合Freemarker生成word##

        public static void main(String[] args) throws Exception {
            Class.forName("oracle.jdbc.driver.OracleDriver");
            Connection conn = DriverManager.getConnection("jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:orcl", "scott", "tiger");
    
            List<Map> tableList = getTableList(conn);
            conn.close();
    
            FtUtil ftUtil = new FtUtil();
            Map map = new HashMap<>();
            map.put("table", tableList);
    
            ftUtil.generateFile("/", "moban.xml", map, "D:/", "scott.doc");
        }
    

    生成文档如下:

    moban.doc

    OK,到此为止利用JDBC+Freemarker生成数据库详细设计文档全部完成。


    原文地址:https://www.jianshu.com/p/e0495295827f
     

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