简介:大量数据存于excel表中。利用python语言对按要求对存有数据的excel进行预处理,使其成为便于利用的整洁数据 关键词:Python Excel openpyxl Pandas
问题描述: 一个存有不同地区气象信息的excel文件,有多个sheet,存放的数据类型一致,在部分sheet中存在合并的单元格。 要求:
- 按照对应数据属性类型将sheet合并
- 合并后为一个sheet,新增加一列,第一列单元格分别填入数据对应的sheet名
- 拆分表中所有的合并单元格,并在拆分后的单元格填入原单元格的内容
代码详解: 将测试excel文件与待处理的excel文件置于同一文件夹下,便于填写文件路径,减少代码量可新建一个空白文件,放置处理后的数据(也可放置于原文件)
main.py 功能: 1.完成对每个sheet的插入一列内容并填入sheet名 2.拆分所有sheet中单元格并填入原值
import openpyxl
import pandas as pd
wb = openpyxl.load_workbook('weatherdata.xlsx')
for worksheet in wb._sheets:
worksheet.insert_cols(idx=1)
worksheet.cell(1, 1).value ="省份"
for i in range(2,worksheet.max_row+1):
worksheet.cell(i, 1).value=worksheet.title
for worksheet in wb._sheets:
m_list = worksheet.merged_cells
cr = []
for m_area in m_list:
r1, r2, c1, c2 = m_area.min_row, m_area.max_row, m_area.min_col, m_area.max_col
if r2 - r1 > 0:
cr.append((r1, r2, c1, c2))
print('符合条件%s' % str(m_area))
for r in cr:
worksheet.unmerge_cells(start_row=r[0], end_row=r[1],start_column=r[2], end_column=r[3])
for i in range(r[1] - r[0] + 1):
for j in range(r[3] - r[2] + 1):
worksheet.cell(row=r[0] + i, column=r[2] + j).value=worksheet.cell(r[0], r[2]).value
wb.save('weatherdata.xlsx')
拆分单元格部分借鉴学习此博主代码内容 https://blog.csdn.net/weixin_44788825/article/details/104526131
step2.py 将多个sheet按表头进行合并为一个sheet表,并将内容存入output.xlsx 文件中
import openpyxl
import pandas as pd
iris = pd.read_excel('weatherdata.xlsx',None)
keys = list(iris.keys())
iris_concat = pd.DataFrame()
for i in keys:
iris1 = iris[i]
iris_concat = pd.concat([iris_concat,iris1])
iris_concat.to_excel('output.xlsx')
wbc = openpyxl.load_workbook('output.xlsx')
sheet1 = wbc.active
sheet1.delete_cols(1)
wbc.save('output.xlsx')
注:openoyxl和pandas包导入可能会出现问题,用pip下载后可能在pycharm依旧提示未安装,可直接根据提示在pycharm中进行安装使用
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