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  • %%**************************************************** *********************************************... % 日期 : 22-April-2019 % % 示例:Delete_sheets_xcel('D:\Pruthvi\Test_file.xls',{'Sheet1','Sheet2'})
  • python,将test1的Sheet1通过“跨文件”复制到test2的Sheet2里面。 包括谷歌没有能搜出这种问题答案。 我们贴出代码。 我们加载openpyxl这个包来解决: from openpyxl import load_workbook filename = 'test1.xlsx...
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  • matlab开发-删除Excel文件中的工作表删除选定工作表或Excel文件中的所有空工作表
  • Sub delSheet() Dim x As Worksheet Application.DisplayAlerts = False For Each x In Sheets If IsEmpty(x.UsedRange) And x.Shapes....程序如上,笔者使用EXCEL2007,上百个工作表删除空白无内容的SHEET。 ...
    Sub delSheet()
        Dim x As Worksheet
        Application.DisplayAlerts = False
        For Each x In Sheets
            If IsEmpty(x.UsedRange) And x.Shapes.Count = 0 Then x.Delete
        Next x
    End Sub

    程序如上,笔者使用EXCEL2007,上百个工作表中删除空白无内容的SHEET。

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  • matlab开发-删除工作表123删除默认Excel工作表。从Excel文件中删除默认工作表(“Sheet1”、“Sheet2”、“Sheet3”)。
  • 领导给了我一张excel,她说每周都不定期更新,每次更新都是复制粘贴,不但容易出错,而且要花费2个多小时,然后她问我,你在下班时间可以考虑怎么用脚本如python,或VBA把这个东西做批量化处理,提高一下工作效率...

    1、背景

    刚开始的时候,领导给了我一张excel表,她说每周都不定期更新,每次更新都是复制粘贴,不但容易出错,而且要花费2个多小时,然后她问我,你在下班时间可以考虑怎么用脚本如python,或VBA把这个东西做批量化处理,提高一下工作效率,我说好,然后就开始构思怎么去处理这样一种格式的数据,捡起我3个月都没写脚本的热情,就展开了。刚开始也没想着一下就能完全实现,一步一步来,快一点是一点,然后写了一个不太完美的初级版本,后面在别人的刺激下对脚本进行了改善,完全做到了自动化脚本,目前已经正常无误运转了3次,打算再测4次,后面就正式投入使用了,哈哈!!!!

    2、需求实现

    大致的需求如下图,就是如何把原始的数据格式变成目标格式(实际上就是把区域1,2,3根据字段名做一个纵向连接),大家可以先思考一下如何去做,下面一一为大家揭晓:
    原始数据:
    在这里插入图片描述
    目标样式:
    在这里插入图片描述
    相信有很多小伙伴们都能想到,就是先把每一个汇报人所属区域的起始位置和区域间隔识别出来,然后结合for用concat做个纵向拼接,不就ok了么,能想到这一步,那就离成功不远了,哈哈,下面将逐步分析怎么去是实现这个功能,即如何实现这个功能呢????。

    3、分析及代码实现

    (1)废话不多说,先把文件读进来再说;
    在这里插入图片描述
    (2)获取区域的起始位置:大家有没有发现,1,2,3(第一行合并单元格的数据)在excel中的数据表现和python不一致,excel占据了多个单元格,python只占用了一个单元格。从python输出来看,第一行中不为nan的数据是不是就是每一个区域的开始位置对应的值,那么是不是可以使用argwhere函数来获取它所对应的索引,也就是位置呢,下面继续,这里注意不加astype将其转化成float类型会报错,因为isnan只适用于float类型;
    在这里插入图片描述
    (3)得到区域间隔:区域间隔,不就是后项减去前项吗,这么简单的操作,构造一个新列就行,哈哈;确定了每个区域的起始位置和间隔,用个循环是不是就搞定了呢???
    在这里插入图片描述
    (4)for循环遍历区域:这里有几个注意的小点,说明一下:
    1、from numpy import * 是为了使用tile函数,方便对第一列进行填充;
    2、注意iloc每次取数的位置
    3、为什么要使用dropna函数???这个读者可以自己去探索,去掉和不去掉有什么区别
    4、concat的时候记得吧df重置索引,也就是用reset_index函数,
    在这里插入图片描述
    (5)如果是普通需求,将empty_df的数据直接用to_csv、to_excel、to_sql写入就行,是不是就ok了,哈哈,大功告成!!!

    附加想法

    (1)如果要遍历所有sheet,怎么弄??

    file_path = "D:\\test.xlsx"  # 获取文件路径
        
    file = pd.ExcelFile(file_path)
    sh_names = file.sheet_names  # 获取sheet名称
        
    # 写个循环遍历所有sheet
    for sh_name in sh_names:
        raw_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name = sh_name, header = None)
    

    (2)如何将数据写入到原始的工作表中,并且不覆盖原来的数据,怎么操作(在实际工作中其实是有这种需求的,即原始表给我留着,过程表我也要,结果表我也要,统一放在一个工作簿中)??反正直接使用to_excel是行不通的,往下看,不加engine='openpyxl’参数就会覆盖原表,不知道为啥,有兴趣的可以去探索一下:

    # 将数据写入到excel文件中,过程表,在写入的时候不覆盖原表
    writer = pd.ExcelWriter(file_path,engine='openpyxl')  # 方便存储原表
    book = load_workbook(file_path)
    writer.book = book
    empty_df.to_excel(excel_writer = writer, sheet_name = '过程表')
    writer.save()
    writer.close()
    

    源代码

    
    # -*- coding: utf-8 -*-
    """
    遍历整个excel工作簿,对所有sheet的每个区域进行同样操作,实际上就是并到一块,做自动化处理
    This is a temporary script file.
    """
    
    import pandas as pd
    from numpy import *
    import numpy as np
    from openpyxl import load_workbook
    
    '''遍历sheet,对不同区域数据进行拼接'''
    def deal_data(file_path, sh_name, empty_df):
        
        raw_data = pd.read_excel(file_path, sheet_name = sh_name, header = None)
        No1_row = np.array(raw_data.iloc[0, :]).astype(float) # 获取第一行的数据,方便按照区域进行划分,不加astype会报错,isnan只适用于float类型
        
        # 得到起始位置
        No1_index = np.ravel(np.argwhere(~np.isnan(No1_row)))  # 获取第一行的索引,方便进行区域划分
        # 求出间隔
        col_num = raw_data.shape[1]
        No1_index_mk = np.append(No1_index[1:], col_num) # 构造列,实现错位相减
        interval = No1_index_mk - No1_index  # 每次取数的间隔,也就是步长
        
        user_col_names= ['序号']
        
        # 将每个区域的数据拼接
        length = len(No1_index)
        for i in range(0, length):
        
            begin_position = No1_index[i]
            begin_interval = interval[i]
            # 获取每一块区域的数据
            part_data = raw_data.iloc[:, begin_position:begin_position + begin_interval]
            data = part_data.dropna(how="all")  # 去重掉该区域的空值
          
            # 获取列名
            input_col_names = np.array(data.iloc[1, 0:begin_interval])
            # 获取实际信息
            input_info = data.iloc[2:, :].reset_index(drop=True)
            input_info.columns = input_col_names
            row_num = len(input_info)  # 获取行数,方便进行填充      
            # 获取序号信息并填充
            user_info = np.array(data.iloc[0:1, 0])   # 获取投放用户信息
            user_info_fill = pd.DataFrame(tile(user_info,(row_num,1)), columns = user_col_names).reset_index(drop=True)
            
            # 横向拼接
            data_1 = pd.concat([user_info_fill, input_info], axis = 1)
           
            # 纵向拼接
            empty_df = pd.concat([empty_df, data_1], axis = 0, sort = False)
            
        return empty_df
        
    
    if __name__ == '__main__':
        
        file_path = "D:\\test.xlsx"  # 获取文件路径
        
        file = pd.ExcelFile(file_path)
        sh_names = file.sheet_names  # 获取sheet名称
        empty_df = pd.DataFrame()  # 创建一个空df,用来存储数据
        
        # 将多个sheet中的数据整合到一个sheet中
        for sh_name in sh_names:
            empty_df = deal_data(file_path, sh_name, empty_df)
        
        
        # 将数据写入到excel文件中,过程表,在写入的时候不覆盖原表
        writer = pd.ExcelWriter(file_path,engine='openpyxl')  # 方便存储原表
        book = load_workbook(file_path)
        writer.book = book
        empty_df.to_excel(excel_writer = writer, sheet_name = '过程表')
        writer.save()
        writer.close()
    
    
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    步骤:

    比如需要删除名为 1 和 14的范围sheet工作簿

    点击1 -> 按着shift键不放的情况下 点击"最后一个"按钮(位于wps左下角)(这时候会自动跳转到最后一个工作簿) 仍然不要释放shift 点击最后一个工作簿或者你想要的那个工作簿,然后释放shift

    上面步骤就范围选择了两次点击之间的所有sheet工作簿,然后右键点击删除就成功了.

    视频演示如下:

    wps批量删除sheet

     

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    在使用openpyxl创建excel时,有时会需要将不需要的sheet删除掉,有一下两种办法:
    一:del wb[“sheet_name”]
    二:ws = wb[“sheet_name”]
    wb.remove[ws]

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