Excel表格太多弄不过来?教你用python实现自动处理表格

Excel表格太多弄不过来?教你用python实现自动处理表格



相信有不少朋友日常工作会用到 Excel 处理各式表格文件,更有甚者可能要花大把时间来做繁琐耗时的表格整理工作。最近有朋友问可否编程来减轻表格整理工作量,今儿我们就通过实例来实现 Python 对表格的自动化整理。

首先我们有这么一份数据表 source.csv:

我们要做的是从上表中提取数据,来生成一份符合以下要求的表格:

按照以下分组名单 group.xls 来整理数据表中的数据:最终要展现的数据项:其中“K数据/60”为数据表中的“数据K”/60后保留的2位小数

我们先看手工 Excel 如何处理以上需求:要在 source.csv 数据表中读取读取每条数据,放入 group.xls 匹配的分组成员中,最后筛选需要的数据项,再对特定的 “数据K”进行运算处理。

那么 Python 又将如何操作呢?这里我们要用到功能强大的 pandas 库。

pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

pandas 百度百科

首先导入 pandas 库,通过相关的函数读取 csv 和 xls 表格内容:

我们可以首先对 source.csv 中的数据项进行筛选,需要的数据项有“角色”、“编号”、“数据B”、“数据C”、“数据D”和“数据K”:

接下来是根据分组角色来匹配角色数据,注意到 group.xls 和 source.csv 共有“角色”一项,我们可以通过此项将两个表格融合从而形成匹配填充的效果。

combine = pd.merge(group,filter_merge,on="角色")

接下来我们在第二列插入运算后的“数据K/60”:

combine.insert(1,"数据K/60",round(filter_merge["数据K"]/60,2))

最终,我们将生成的数据格式写入新的 xlsx 表格中:

combine.to_excel(excel_writer="result.xlsx",index=False)

最终自动生成的表格如下:

以上便是 Excel 表格整理的 Python 代码简单实现,在操作过程中也遇到几个问题贴在这里供大家参考:

导入 pandas 时可能会报错:解决:根据报错信息安装需要的相关模块要进行表格整理的电脑为公司电脑、无法连接外网下载 Python解决:https://blog.csdn.net/sundan93/article/details/62888068参照以上链接,先在外网电脑下载 Python 安装文件以及相关的模块安装文件,拷贝到无网络电脑进行安装以上表格整理的实例在现实工作有参考意义么:回答:文中表格的原型是一份员工工作记录,根据人员分组进行相关的数据统计。类似的分组统计成员数据都可以根据此简单 Python 模版来实现。

源代码:https://pan.baidu.com/s/1ro4lUaRtRb86Lf49LSjRBA (权当一个参考和提示,自行搜索尝试实现才能真正掌握哈,有问题欢迎留言反馈~)