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萌新必看!python处理excel实例

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标签: 必看 实例 python
老师回答

电脑上必安装的办公软件三大软件:word、excel、ppt,其中excel是在处理数据效率最高,也是最为繁琐的,因此高效快捷使用excel尤为重要,以下为大家介绍使用python更自动化处理excel介绍:

一、准备工具包:

1、xlrd:从Excel电子表格中提取数据

地址:https://xlrd.readthedocs.io/en/latest/

2、xlwt:将数据写入Excel电子表格

doc地址:https://xlwt.readthedocs.org/en/latest/

3、xlutils:提供一组处理Excel文件的实用程序

doc地址:https://xlutils.readthedocs.io/en/latest/

二、用法操作:

1、从指定文件路径读取excel表格,进行一定操作,然后保存到另一个excel文件:result.xlsx。

import xlwt
import xlrd
from xlutils.copy import copy
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
import os
os.chdir('./')
# 从指定文件路径读取excel表格
df = pd.read_excel('D:/mypaper/data/data.xlsx')
# 查看df内容

# 根据age算出出生年份,增加一列
import datetime
import os
year = datetime.datetime.now().year#获取当前系统时间对应的年份
df['birth'] = year-df['age']
df.to_excel('result.xlsx')#保存到当前工作目录,可以用os.getcwd()查看
#查看下此时df的内容,可以看到已经生成了birth这一列

下面就用准备的三个工具包,利用python操作excel。

三、Excel单元格操作

# 定义方法:读取指定目录下Excel文件某个sheet单元格的值
def excel_read(file_path,table,x,y):
     data = xlrd.open_workbook(file_path)
     table = data.sheet_by_name(table)
     return table.cell(y,x).value
 
# 定义方法:单元格值及样式
write_obj_list = []
def concat_obj(cols,rows,value):
    write_obj_list.append({'cols':cols,'rows':rows,'value':value,
'style':xlwt.easyxf('font: name 宋体,height 280;alignment: horiz centre')})
 
# 定义方法:合并单元格
def merge_unit(srows,erows,scols,ecols,value):
    write_obj_list.append({'id':'merge','srows':srows,'erows':erows,'scols':scols,
'ecols':ecols,'value':value,'style':xlwt.easyxf('font: name 宋体,height 280;alignment: horiz centre')})
 
# 定义方法:更新excel
excel_update(file_path,write_obj_list,new_path):
    old_excel = xlrd.open_workbook(file_path, formatting_info=True)
    #管道作用
    new_excel = copy(old_excel)
    '''
    通过get_sheet()获取的sheet有write()方法
    '''
    sheet1 = new_excel.get_sheet(0)
    '''
    1代表是修改第几个工作表里,从0开始算是第一个。此处修改第一个工作表
    '''
    for item in write_obj_list:
        if 'id' not in item.keys():
            if 'style' in item.keys():
                sheet1.write(item['rows'], item['cols'], item['value'],item['style'])
            else:
                sheet1.write(item['rows'], item['cols'], item['value'])
        else:
            if 'style' in item.keys():
                sheet1.write_merge(item['srows'],item['erows'],item['scols'], item['ecols'], item['value'],item['style'])
            else:
                sheet1.write_merge(item['srows'],item['erows'],item['scols'], item['ecols'], item['value'])
    '''
    如果报错 dict_items has no attributes sort
    把syle源码中--alist.sort() 修改为----> sorted(alist)
    一共修改2次
    '''
    new_excel.save(file_path)
 
#参数详解
# srows:合并的起始行数
# erows:合并的结束行数
# scols:合并的起始列数
# ecols:合并的结束列数
# value:合并单元格后的填充值
# style:合并后填充风格:
#     font: name 宋体
#     height 280;
#     alignment: horiz centre
#     ... 与excel操作基本保持一致

注意:该方法是将需要直行的动作保存到一个list中,真正的动作还未执行,执行动作是发生在excel_update方法中。

最终调用excel_update方法,传入每个单元格需要进行的操作和填充值的write_obj_list以及文件保存路径file_path,最后就能在当前工作目录下生成想要的Excel结果文件。

注意:

1)write_obj_list支持用户自定义。

2)write_obj_list也可以是根据excel_read方法读取现有待修改的excel文件(可以维持原有表格的格式)而生成。

其实python处理excel还有很多更好玩的方式,想要使用python更自动化的处理excel点击查看PyThon学习网教学中心

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    python中sort()和sorted()使用有什么区别?
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    python中有两种列表排序的方法,即sort() 和sorted() 。这两个方法看起来很像,但是有很大的差别。sort() 修改原列表,永久性排序,无返回值,内存消耗小,而sorted() 保持原列表不变,临时性排序,有返回值,内存消耗大。本文向大家详解这二者使用的区别。

    一、sort() 

    1、定义:python列表的一个内置的排序方法,只是列表的一个方法,只适用于列表;

    2、作用:作用于列表,直接修改原有列表,无返回值;

    3、排序时间:对列表进行永久性排序;

    4、内存消耗:无需保存原对象,节省内存空间。

    5、使用实例:

    list_name = [1, 3, 4, -0.2200222, -4.66]
    list_name.sort()
    print(list_name)

    输出

    [-4.66, -0.2200222, 1, 3, 4]
    原列表的值发生变化,原列表被修改

    二、sorted() 

    1、定义:python内置的一个排序函数,接受一切迭代器,返回一个有序的副本,并且类型总是列表;

    2、作用:作用于任意可迭代的对象,原有列表保持不变,会返回一个排序后的列表。

    3、排序时间:对列表进行临时排序。

    4、内存消耗:返回新对象,所以耗费较多资源。

    5、使用实例:

    list_name = [1, 3, 4, -0.2200222, -4.66]
    list_name_new = sorted(list_name)
    print(list_name)
    print(list_name_new)

    输出

    [1, 3, 4, -0.2200222, -4.66] 原列表
    [-4.66, -0.2200222, 1, 3, 4] 排序后的列表

    相比于sort(),sorted() 使用的范围更为广泛,但是sort()消耗内存比较小,效率也比较高。所以如果不需要保留原列表,sort更有效一点哦~

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