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【实战】再见Excel,我能自由定制表格

时间:2019-09-16 12:07:05      阅读:237      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:接下来   新版   tps   lan   beijing   分割   save   而不是   表格   

很多开发者说自从有了 Python/Pandas,Excel 都不怎么用了,用它来处理与可视化表格非常快速。

下面我来举几个例子。

1. 删除重复行和空行

我们直接用dict.fromkeys的方法把当前的数据转为字典,默认的值为None因为用不到,也就无所谓了。然后我们再用list直接对结果进行类型转换,转换为list。

In [135]:
for row in rows4:
    print(row)
(‘name‘, ‘address‘)
(‘tom li‘, ‘beijing‘)
(‘tom li‘, ‘beijing‘)
(‘‘,)
(‘mary wang‘, ‘shandong‘)
(‘mary wang‘, ‘shandong‘)
(‘‘,)
(‘de8ug‘, ‘guangzhou‘)
In [148]:
dict.fromkeys(rows4)
Out[148]:
{(‘name‘, ‘address‘): None,
 (‘tom li‘, ‘beijing‘): None,
 (‘‘,): None,
 (‘mary wang‘, ‘shandong‘): None,
 (‘de8ug‘, ‘guangzhou‘): None}
In [137]:
list(dict.fromkeys(rows4))
Out[137]:
[(‘name‘, ‘address‘),
 (‘tom li‘, ‘beijing‘),
 (‘‘,),
 (‘mary wang‘, ‘shandong‘),
 (‘de8ug‘, ‘guangzhou‘)]

这时候,重复数据直接去掉了,注意我们这里的dict是python3新版本的,所以顺序没有影响,如果你还在用python2或者python3.5以下,建议升级一下python版本。

接下来,就是空数据的处理了。观察(‘‘,)是个元组,第一个位置的数据为空字符串,那么整体长度为1,可以直接通过循环来去掉。这里的循环我们可以用Python中的语法糖写法,直接一行搞定,最后加个判断只留下长度大于1,最后用list转换为列表。

In [179]:
list(x for x in dict.fromkeys(rows4) if len(x[0])>1)
Out[179]:
[(‘name‘, ‘address‘),
 (‘tom li‘, ‘beijing‘),
 (‘mary wang‘, ‘shandong‘),
 (‘de8ug‘, ‘guangzhou‘)]

上面的研究搞定了,直接把研究结果放到函数中解决重复行和空行的问题。

注意这时候我们处理的行数据,所以就不再按列循环了。而且,当前的sheet中处理之后,每一行的内容都会修改位置或删除。所以我们先用old_rows = [x for x in sheet.values]取到旧的每一行的数据,注意这里的sheet后直接用values取到数据,而不是cell对象。这里的old_rows是个列表,就可以用刚才的研究直接转为删除重复和空行的数据了。

接下来,用sheet.delete_rows(1, sheet.max_row)
删除所有行,第一个参数表示从第一行开始,第二个参数为最大行数。最后,用循环新的行数据的方式,把新数据写入当前的sheet。

In [189]:
def handle_duplicate(wb, sheetname):
    """
    去除重复行,空行
    先取出每一行,清空sheet,处理后写回
    """
    print(f‘开始处理工作表:{sheetname}‘.center(18, ‘-‘))
    sheet = wb[sheetname]
    old_rows = [x for x in sheet.values]
    print(‘修改前:‘, old_rows)
    new_rows = list(x for x in dict.fromkeys(old_rows) if len(x[0])>1)
    print(‘修改后-》》‘, new_rows)

    # 删除所有行
    sheet.delete_rows(1, sheet.max_row)
    # 写入新数据
    for row in new_rows:
        sheet.append(row)

运行测试,查看结果。再说一次,一定记得测试啊!如果有错误就根据错误提示,查看代码,反复调试,去除bugs。

In [190]:
wb = load_data()
handle_duplicate(wb, ‘重复行‘)
save_as(wb)

2.删除空格

删除空格也需要用到字符串的函数,所以这里还是简单研究一下。如果我们想去除字符串中间的空格,可以用split默认进行分割,然后把分割的结果用’’.join方法连接起来就可以了。注意join前是空的字符串。这里也用不到strip去除两端的空格了,因为split分割后只有几个最后的字符串组成的列表。

In [192]:
a="a b c   "
In [194]:
a.strip()
Out[194]:
‘a b c‘
In [195]:
a.split()
Out[195]:
[‘a‘, ‘b‘, ‘c‘]
In [196]:
‘‘.join(a.split())
Out[196]:
‘abc‘
In [ ]:

研究成功后,写入函数。这次命名为handle_blank。

In [197]:
def handle_blank(wb, sheetname):
    """
    按列循环, 通过参数确认目标
    """
    print(f‘开始处理工作表:{sheetname}‘.center(18, ‘-‘))
    sheet = wb[sheetname]
    for col in sheet.iter_cols():  # 不加参数,循环所有列
        for cell in col:
            print(‘修改前:‘, cell.value, end=‘‘)
            cell.value = ‘‘.join(cell.value.split())
            print(‘修改后-》》‘,cell.value)
In [198]:
handle_blank(wb, ‘空格‘)

3.修改日期和时间格式

有时候,我们需要对表格中时间相关的单元格进行格式修改,这里需要用到Python中时间模块datetime,将需要的格式进行拼接后,用strftime进行转换。

假设这里我们想把之前简单的1/11月日格式,更改为年月日的样式,中间加上分隔符/或-,就需要用"%x"或"%Y-%m-%d"来进行操作了。注意这里的%加字母都是官方定义好的格式而已,我们用到时候进行拼接,传给函数就可以了。

具体更多的拼接格式如下:

In [199]:
import datetime
In [209]:
d=datetime.datetime(2019,1,11)
In [203]:
d.strftime("%x")
Out[203]:
‘01/11/19‘
In [205]:
d.strftime("%Y-%m-%d")
Out[205]:
‘2019-01-11‘

研究完成后,我们编写函数。

首先需要用m, d = cell.value.split(‘/‘)把之前简单的日期进行分割,得到m,代表月份和日期,然后用datetime进行转换,生成时间相关的对象day,注意里面的参数是数字,所以用int转换,最后把day进行格式化输出。编写函数后,一定记得测试。

In [218]:
def handle_time(wb, sheetname):
    """
    按列循环, 通过参数确认目标
    """
    print(f‘开始处理工作表:{sheetname}‘.center(18, ‘-‘))
    sheet = wb[sheetname]
    for col in sheet.iter_cols(max_col=1, min_row=2):  # 找到时间的列, 第一列,从第二行开始
        for cell in col:
            print(‘修改前:‘, cell.value, end=‘‘)
            m, d = cell.value.split(‘/‘)
            day = datetime.datetime(2019, int(m), int(d))
            cell.value = day.strftime("%Y-%m-%d")
            print(‘修改后-》》‘,cell.value)

In [220]:
wb = load_data()
handle_time(wb, ‘时间‘)
save_as(wb)

4.修复数字和符号

接下来,处理数字和符号相关的操作。加入我们之前的价格,很多是有小数点的,这时候还想保存两位小数,并加上人民币符号为前缀。就需要新的一波研究了。

有小数点,一是要保证位数,我们这里要求2位,二是要对多余的位数四舍五入。可以有以下俩个方式完成,一个用Decimal一个用round,两个的区别是Decimal("0.00")指定位数后,会自动补0,而round遇到0就自动舍掉了。而且round在四舍五入的计算中,还有点特殊。具体可查看官方文档。

我们这里用Decimal来完成函数内相关操作。记得测试啊!

In [227]:
from decimal import Decimal
In [240]:
a = 3.1
b=Decimal(a).quantize(Decimal("0.00"))
print(b)
3.10
In [244]:
round(a,2)  # 位数自动省略0
Out[244]:
3.1

In [247]:
def handle_num(wb, sheetname):
    """
    按列循环, 通过参数确认目标
    """
    print(f‘开始处理工作表:{sheetname}‘.center(18, ‘-‘))
    sheet = wb[sheetname]
    for col in sheet.iter_cols(min_col=3, max_col=3, min_row=2):  # 找到时间的列, 第一列,从第二行开始
        for cell in col:
            print(‘修改前:‘, cell.value, end=‘‘)
#             cell.value = round(float(cell.value), 3)
            cell.value = ‘¥‘ + str(Decimal(cell.value).quantize(Decimal("0.00")))
            print(‘修改后-》》‘,cell.value)
In [249]:
wb = load_data()
handle_num(wb, ‘数字符号‘)
save_as(wb)

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