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  • 利用python对excle单元格多个参数进行提取
    2022-02-23 09:05:22

            处理excle时,往往单元格中出现不止一个数据,有时候可能会多个,比如一个单元格中的内容为“张三、赵四、王五”,想要将他们单独提取出来,并反馈总数量。利用python可以轻松处理。

    #首先获取该单元格的内容

    person=xiangmu.cell(row=data_row,column=16).value
    #设置他们的间隔符号,判断有几个人名                          
    add_row = len(person.split('、'))

    #循环输出该单元格所包含的人名

    for k in range(add_row):
            new_person=person.split('、')[k]

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  • Python合并多个单元格

    2021-06-08 15:35:24
    # 新建列表存放每个文件数据(依次读取多个相同结构的Excel文件并创建DataFrame) dfs = [] for root,dirs,files in os.walk(pwd): # 第一个为起始路径,第二个为起始路径下的文件夹,第三个是起始路径下的文件。 ...
    import os
    import pandas as pd
    
    
    # 将文件读取出来放一个列表里面
    
    pwd = 'Data' # 获取文件目录
    
    # 新建列表,存放文件名
    file_list = []
    
    # 新建列表存放每个文件数据(依次读取多个相同结构的Excel文件并创建DataFrame)
    dfs = []
    
    for root,dirs,files in os.walk(pwd): # 第一个为起始路径,第二个为起始路径下的文件夹,第三个是起始路径下的文件。
      for file in files:
        file_path = os.path.join(root, file)
        file_list.append(file_path) # 使用os.path.join(dirpath, name)得到全路径
        df = pd.read_excel(file_path) # 将excel转换成DataFrame
        dfs.append(df)
    
    # 将多个DataFrame合并为一个
    df = pd.concat(dfs)
    
    # 写入excel文件,不包含索引数据
    df.to_excel('Result.xls', index=False)
    
    展开全文
  • 一个企业会有多个擅长领域,为了作多维度数据特征分析,需要将‘企业画像’中单元格数据进行拆分成为一行一个特征的数据样式,且其他列数据保持不变,简单的demo(以随机两个公司为例)如下 2. 问题解决 这里需要...

    1. 背景与需求

    在处理数据中,往往需要做多维特征提取(一对多),如下:
    在这里插入图片描述
    一个企业会有多个擅长领域,为了作多维度数据特征分析,需要将‘企业画像’中单元格的数据进行拆分成为一行一个特征的数据样式,且其他列数据保持不变,简单的demo(以随机两个公司为例)如下
    在这里插入图片描述

    2. 问题解决

    这里需要使用pandas中的explode方法,注意此方法是在0.25.0版本之后才有,所以确认当前的pandas版本是在此之上,查看某个库的版本可以使用如下代码

    import pandas
    print(pandas.__version__)
    
    0.25.3 #当前的版本
    

    2.1 官方示例

    df.explode() 方法的使用代码如下:

    import pandas as pd
    df = pd.DataFrame({'A': [[1, 2, 3], 'foo', [], [3, 4]], 'B': 1})
    print(df)
    
    print(df.explode('A'))
    

    → 输出的结果为:(会将一列的单元格数据进行拆分,注意数据的格式:列表里面多个元素

               A  B
    0  [1, 2, 3]  1
    1        foo  1
    2         []  1
    3     [3, 4]  1
    
         A  B
    0    1  1
    0    2  1
    0    3  1
    1  foo  1
    2  NaN  1
    3    3  1
    3    4  1
    

    2.2 实际操作

    首先导入库,进行文件数据的读取

    import pandas as pd
    
    data = pd.read_excel('data_ok.xlsx')
    data.head(10)
    

    → 输出的结果为:(文件数据导入成功)
    在这里插入图片描述

    2.2.1 采坑

    观察官方给出的示例,为了确保数据的格式一样,先把格式化为统一,因此就对‘企业画像’这个字段进行数据处理

    data['企业画像'] = data['企业画像'].apply(lambda x:[x.replace('、',', ')])
    data.head(10)
    

    → 输出的结果为:(在jupyter notebook里面这里看上去是和官方是一致的)
    在这里插入图片描述
    然后在按照‘企业画像’字段进行拆分数据,运行代码及输出的结果如下,会发现并没有出现想要的结果
    在这里插入图片描述

    2.2.2 问题纠错

    碰巧的是我在spyder里面运行相同的代码,然后在调试的过程中,发现中间进行目标格式转化时,spyder的变量查看器里的数据格式是和jupyter notebook中不一样(列表里面只有一个元素)。当执行完数据格式转化之后,spyder中的数据如下
    在这里插入图片描述
    区别在于,jupyter notebook在显示数据的时候将代表字符串格式的引号省去了,但是spyder中是显示出来了。 因此可以推测:虽然在jupyter notebook中数据看上去是一致的,但是格式上并没有化为一致,这也就是为什么直接explode之后并没有出现我们想要的结果的原因,接下来的操作中证实了这个猜测

    3. 问题解决

    还是修改‘企业画像’中单元格的数据格式,这次应该是将数据转为一个一个的元素,然后是列表的形式,就可以使用split方法,代码及输出结果如下:
    在这里插入图片描述
    然后为了再次体现出差异性,将相同的代码在spyder中运行,结果如下
    在这里插入图片描述
    然后再对比‘企业画像’中的数据,可以发现之间的区别:jupyter notebook在显示数据的时候会将引号省去,造成表面上数据格式的统一(也证实了之前的猜测),这次的数据格式是和官方示范的一样了,接下来就是进行数据拆分了

    在jupyter notebook中执行代码如下:
    在这里插入图片描述
    在spyder中执行代码如下:
    在这里插入图片描述
    最终完成数据清洗的要求,进行数据的多维特征提取

    4. 小结

    官方示例给的demo很是简洁,但是在实际操作的过程中数据并没有那么简单,而且在编程敲代码中不要只习惯用一种编辑器,因为没有一种编辑器可以说是非常完美的,都存在优缺点,根据具体的需要选择相应的编辑器即可

    切记:敲代码的初衷是解决问题,使得问题简单化而不是复杂化

    展开全文
  • Python处理Excel的实质即是用编程来替代手动操作,对于处理日常经常需要处理规律性的数据,可以较大地解放生产力。本文主要涉及处理以下内容:1、取消单元格合并2、合并单元格3、写入公式4、字体样式5、文本对齐6...

    用Python处理Excel的实质即是用编程来替代手动操作,对于处理日常经常需要处理规律性的数据,可以较大地解放生产力。本文主要涉及处理以下内容:

    1、取消单元格合并

    2、合并单元格

    3、写入公式

    4、字体样式

    5、文本对齐

    6、单元格写入数据

    主要操作就是,如何将左图的数据处理为右图的数据。在源数据表demo.xlsx中,左图位于工作簿的Sheet1表。

    源数据

    希望处理后数据

    # 导入需要的模块

    from openpyxl import load_workbook

    # 加载需要处理的文件

    wb2 = load_workbook('demo.xlsx')

    我们可以用print (wb2.sheetnames),来查看加载的工作簿中包含的工作表。工作中,一个工作簿一般包含许多工作表。

    如截图所示,在待处理的数据中A3:B3是合并了单元格的,要做的操作即取消合并单元格,然后重新对A3:C3进行合并单元格。

    # 选取需要处理的工作表,待处理的数据在Sheet1表

    ws = wb2['Sheet1']

    # 取消合并单元格,内容不会丢失

    ws.unmerge_cells('A3:B3')

    # 重新合并单元格。当内容在第一个单元格合并后不会丢失;如果在居中单元格,则会丢失。

    ws.merge_cells('A3:C3')

    对源数据增加合并行,在A9单元格输入内容「合并」,对面积和人口进行求和。

    ws['A9'].value = '合计'

    ws.cell(row=9,column=2).value = '=SUM(B5:B8)'

    ws.cell(row=9,column=3).value = '=SUM(C5:C8)'

    # 可以用A9这种写法,也可以用(row=9,column=1)这种写法

    对字体样式等进行处理,需要导入需要的模块Font和Alignment。其中Font 对象有 4 个参数,分别为:

    Name:字符串值,设置字体名称,例如“Arial”

    Size:整数值,设置字体大小。

    Bold:布尔值,设置是否加粗字体,为 True 则加粗。

    Italic:布尔值,设置是否为斜体,为 True 则为斜体。

    Underline:设置是否下划线,none表示无下划线。

    Color:设置字体颜色,FF0000表示红色。

    Alignment设置单元格字体对齐,常用的参数如下:

    horizontal,可以设置水平居中。

    vertical,可以用来设置垂直居中。

    wrap_text,用来设置是否自动换行。

    # 导入所需的Font和Alignment

    from openpyxl.styles import Font

    from openpyxl.styles import Alignment

    # 进行所需的字体样式,微软雅黑、13号、粗体、非斜体、无下划线、红色

    all_font = Font(name='微软雅黑',size=13,bold=True,italic=False,underline='none',color='FF0000')

    # 和对齐方式设置,垂直居中、水平居中、无自动换行

    align = Alignment(horizontal='center',vertical='center',wrap_text=False)

    对合并单元格、求和行应用相关的字体和对齐方式设置

    ws['A3'].font = all_font

    ws['A3'].alignment = align

    ws['A9'].font = all_font

    ws.cell(row=9,column=2).font = all_font

    ws.cell(row=9,column=3).font = all_font

    处理完之后记得进行保存。

    wb2.save('demo.xlsx')

    当我们完全处理完上面的步骤,然后打开工作簿会发现Sheet1的源数据已经处理OK了。

    欲知更多的操作,且看下回分解。。。

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