python实现xlsx文件分析详解

python脚本实现xlsx文件解析,供大家参考,具体内容如下

环境配置:

1.系统环境:Windows 7 64bit
2.编译环境:Python3.4.3
3.依赖库: os sys xlrd re
4.其他工具:none
5.前置条件:待处理的xlsx文件

脚本由来

最近的工作是做测试,而有一项任务呢,就是分析每天机器人巡检时采集的数据,包括各种传感器,CO2、O2、噪声等等,每天的数据也有上千条,通过站控的导出数据功能,会把数据库里面导出成xlsx文件,而这项任务要分析一下当天采集的数据是否在正常范围,要计算摄像头的识别率和识别准确率,自己傻呵呵的每天都在手动操作,突然觉得很浪费时间,索性写个python脚本吧,这样每天一条命令,就能得到自己想看的数据结果。每天至少节省10分钟!
这是要解析的xlsx文件:

一般手动就得筛选、排序、打开计算器计算 - - 繁琐枯燥乏味
还是python大法好

代码浅析

流程图

脚本demo

#-*- coding:utf-8 -*-
import xlrd
import os
import sys
import logging
import re
#logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

xfile = sys.argv[1]

dateList = []
InspectionType = []
InspectionRresult = []

def load_data():

  CO2Type = []
  O2Type = []
  NoiseType = []
  SupwareType = []
  TowareType = []
  TemperatureType = []
  HumidityType = []
  InfraredType = []

  CO2Result = []
  O2Result = []
  NoiseResult = []
  SupwareResult = []
  TowareResult = []
  TemperatureResult = []
  HumidityResult = []
  InfraredResult = []

  logging.debug(InspectionType)
  logging.debug(InspectionRresult)

  for index, value in enumerate(InspectionType):
    if value == "二氧化碳":                   #CO2Type
      CO2Type.extend(value)
      logging.debug(index)
      logging.debug("CO2 RESULT:  "+InspectionRresult[index])
      CO2Result.append(InspectionRresult[index])

    if value == "氧气传感器":                  #O2Type
      O2Type.extend(value)
      O2Result.append(InspectionRresult[index])

    if value == "噪声传感器":                  #NoiseType
      NoiseType.extend(value)
      NoiseResult.append(InspectionRresult[index])

    if value == "局放(超声波测量)":               #SupwareType
      SupwareType.extend(value)
      SupwareResult.append(InspectionRresult[index])

    if value == "局放(地电波测量)":               #SupwareType
      TowareType.extend(value)
      TowareResult.append(InspectionRresult[index])

    if value == "温度传感器":                  #TemperatureType
      TemperatureType.extend(value)
      TemperatureResult.append(InspectionRresult[index])      

    if value == "湿度传感器":                  #TemperatureType
      HumidityType.extend(value)
      HumidityResult.append(InspectionRresult[index])

    if value == "温度(红外测量)":                  #TemperatureType
      InfraredType.extend(value)
      InfraredResult.append(InspectionRresult[index])
  logging.debug(CO2Result)
  logging.debug(O2Result)
  logging.debug(NoiseResult)
  logging.debug(SupwareResult)
  logging.debug(TowareResult)
  logging.debug(TemperatureResult)
  logging.debug(HumidityResult)
  logging.debug(InfraredResult)
  return CO2Result,O2Result,NoiseResult,SupwareResult,TowareResult,TemperatureResult,HumidityResult,InfraredResult

def get_data_print(co2,o2,noise,supware,toware,temperature,humidity,infrared):
  co2 = list(map(eval,co2))
  o2 = list(map(eval,o2))
  noise = list(map(eval,noise))
  supware = list(map(eval,supware))
  toware = list(map(eval,toware))
  temperature = list(map(eval,temperature))
  humidity = list(map(eval,humidity))
  infrared = list(map(eval,infrared))

  co2Min = min(co2)
  co2Max = max(co2)
  logging.debug("CO2 min value :~~"+str(co2Min))
  logging.debug("CO2 max value :~~"+str(co2Max))

  o2Min = min(o2)
  o2Max = max(o2)
  noiseMin = min(noise)
  noiseMax = max(noise)

  supwareMin = min(supware)
  supwareMax = max(supware)

  towareMin = min(toware)
  towareMax = max(toware)

  temperatureMin = min(temperature)
  temperatureMax = max(temperature)

  humidityMin = min(humidity)
  humidityMax = max(humidity)

  infraredMin = min(infrared)
  infraredMax = max(infrared)

  print("CO2 values :",co2Min,'~~~~~~~',co2Max)
  print("o2 values :",o2Min,'~~~~~~~',o2Max)
  print("noise values :",noiseMin,'~~~~~~~',noiseMax)
  print("supware values :",supwareMin,'~~~~~~~',supwareMax)
  print("toware values :",towareMin,'~~~~~~~',towareMax)
  print("temperature values :",temperatureMin,'~~~~~~~',temperatureMax)
  print("humidity values :",humidityMin,'~~~~~~~',humidityMax)
  print("infrared values :",infraredMin,'~~~~~~~',infraredMax)

def cal_picture():
  result7to19List = []
  result19to7List = []
  count7to19List = []
  count19to7List = []
  count7to19Dict = {}
  count19to7Dict = {}

  failfind7to19cnt = 0
  failfind19to7cnt = 0
  photoType = []
  photoDateList = []
  allPhotoResult = []

  for index,value in enumerate(InspectionType):            #按照巡检类型筛选出视觉类,通过索引值同步时间、巡检结果
    if value == "开关(视觉识别)" or value == "旋钮(视觉识别)" or \
      value == "电流表(视觉识别)" or value == "电压表(视觉识别)":
      photoType.extend(value)
      photoDateList.append(dateList[index])
      allPhotoResult.append(InspectionRresult[index])
  for index,value in enumerate(photoDateList):
    if value[-8:] > '07:00:00' and value[-8:] < '19:00:00':
      result7to19List.append(allPhotoResult[index])
    if value[-8:] > '19:00:00' or value[-8:] < '7:00:00':
      result19to7List.append(allPhotoResult[index])

  logging.debug(result7to19List[-20:])
  logging.debug(result19to7List[:20])

  noduplicate7to19Set=set(result7to19List)              #里面无重复项
  for item in noduplicate7to19Set:
    count7to19List.append(result7to19List.count(item))
  logging.debug(count7to19List)
  count7to19Dict= dict(zip(list(noduplicate7to19Set),count7to19List))

  noduplicate19to7Set=set(result19to7List)
  for item in noduplicate19to7Set:
    count19to7List.append(result19to7List.count(item))
  count19to7Dict= dict(zip(list(noduplicate19to7Set),count19to7List))

  logging.debug(count7to19Dict)

  None7to19cnt = count7to19Dict['']
  all7to19cnt = len(result7to19List)
  None19to7cnt = count19to7Dict['']
  all19to7cnt = len(result19to7List)

  logging.debug(None7to19cnt)

  for key in count7to19Dict:
    if count7to19Dict[key] == 1 :
      failfind7to19cnt = failfind7to19cnt+1
    if re.match('识别失败:*',key):
      failfind7to19cnt = failfind7to19cnt+ count7to19Dict[key]

  for key in count19to7Dict:
    if count19to7Dict[key] == 1 :
      failfind19to7cnt = failfind19to7cnt+1
    if re.match('识别失败:*',key):
      failfind19to7cnt = failfind19to7cnt+count19to7Dict[key]
  logging.debug(all19to7cnt)

  print("7:00 ~~~ 19:00 识别率:",(all7to19cnt-None7to19cnt)/all7to19cnt)
  print("7:00 ~~~ 19:00 识别准确率:",(all7to19cnt-None7to19cnt-failfind7to19cnt)/(all7to19cnt-None7to19cnt))
  print("19:00 ~~~ 7:00 识别率:",(all19to7cnt-None19to7cnt)/all19to7cnt)
  print("19:00 ~~~ 7:00 识别准确率:",(all19to7cnt-None19to7cnt-failfind19to7cnt)/(all19to7cnt-None19to7cnt))
#读取xlsx文件
xlsxdata=xlrd.open_workbook(xfile)
tablepage=xlsxdata.sheets()[0]
dateList.extend(tablepage.col_values(5))
InspectionType.extend(tablepage.col_values(3))
InspectionRresult.extend(tablepage.col_values(6))

cal_picture()
co2,o2,noise,supware,toware,temperature,humidity,infrared=load_data()
get_data_print(co2,o2,noise,supware,toware,temperature,humidity,infrared)

结果图

回顾与总结

渐渐体会到python脚本的优势所在。
python在代码保密上可能是解释性语言共有的小小缺陷,做项目还是C/C++,当然是指传统项目
写python很开心啊

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • python3读取csv和xlsx文件的实例

    基于win10系统,python3.6 读取csv 使用csv函数包,安装 pip install csv 使用方法: import csv def fileload(filename = '待读取.csv'): csvfile = open(filename, encoding = 'utf-8') data = csv.reader(csvfile) dataset = [] for line in data: dataset.append(line) csvfile.close() ret

  • python读取xlsx的方法

    如下所示: import xlrd data = xlrd.open_workbook('path') # 第1个sheet table = data.sheet()[0] # 获取行数 nrows = tables.nrows for i in range(nrows):       if  i == 0:           continue     # 第i行第j列      print(str(table.row_values(i)[j]).strip()) 以上这篇python读取xl

  • python调用xlsxwriter创建xlsx的方法

    详细的官方文档可见:http://xlsxwriter.readthedocs.io/ 通过pip安装xlsxwriter pip install xlsxwriter 下面进行基本的操作演示: 1. 首先创建一个excel的文档 workbook = xlsxwriter.Workbook(dir) 2. 在文档中创建表 table_name = 'sheet1' worksheet = workbook.add_worksheet(table_name) # 创建一个表名为'sheet1'的

  • python操作xlsx文件的包openpyxl实例

    Python扩展库openpyxl,可以操作07版以上的xlsx文件.可以创建工作簿.选择活动工作表.写入单元格数据,设置单元格字体颜色.边框样式,合并单元格,设置单元格背景等等. 需要增加可以颜色进入包安装目录的 your_pthon_path/site-packages/openpyxl/styles 修改colors.py文件下的 COLOR_INDEX = ( '00000000', '00FFFFFF', '00FF0000', '0000FF00', '000000FF', #0-4

  • python使用xlrd模块读取xlsx文件中的ip方法

    程序中经常需要使用excel文件,批量读取文件中的数据 python读取excel文件可以使用xlrd模块 pip install xlrd安装模块 示例: #coding=utf8 import xlrd from os import path import sys filename='ip.xlsx' if not path.isfile(filename): print "err: not exists or not file ip.xlsx " sys.exit() getfi

  • 用Python将结果保存为xlsx的方法

    如下所示: #!/usr/bin/python # -*- coding:utf8 -*- import xlwt import os workbook=xlwt.Workbook(encoding='utf-8') booksheet=workbook.add_sheet('Sheet 1', cell_overwrite_ok=True) DATA=(('学号','姓名','年龄','性别','成绩'), ('1001','A','11','男','12'), ('1002','B','12

  • Python学习_几种存取xls/xlsx文件的方法总结

    想在深度学习程序运行时动态存下来一些参数. 存成Excel文件查看方便,就查了几种方法,做个测试.因为我平常也不怎么用 Excel,简单的存取数据就够了. xlwt/xlrd库 存Excel文件:(如果存储数据中有字符,那么写法还有点小小的变化) import xlwt workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') booksheet = workbook.add_sheet('Sheet 1', cell_overwrite_ok=True) #存第一行

  • Python操作Excel之xlsx文件

    前言 之前处理excel的读写时用的是xlrd/xlwt,但是这两个库有个缺点就是只对xls的格式处理的比较好,对以xlsx结尾的格式就不行了.由于现在大家使用的都是最新版本的office,excel的格式都是xlsx,因此此时再继续用xlrd/xlwt处理就不合适了,庆幸的是对于xlsx文件的读写,我们还可以使用openpyxl来操作. 我对excel并不熟悉,平时也不怎么用,所以对excel的处理很简单,只是简单的读写,这里演示的也是简单的读写操作,具体的高级功能,可以参考文后的链接地址.

  • python xlsxwriter创建excel图表的方法

    本文实例为大家分享了python xlsxwriter创建excel图表的具体代码,供大家参考,具体内容如 #coding=utf-8 import xlsxwriter from xlsxwriter.workbook import Workbook from xlrd.sheet import Sheet def demo1(): import xlsxwriter # 创建excel文件 workbook = xlsxwriter.Workbook('demo.xlsx') # 添加wor

  • python实现xlsx文件分析详解

    python脚本实现xlsx文件解析,供大家参考,具体内容如下 环境配置: 1.系统环境:Windows 7 64bit 2.编译环境:Python3.4.3 3.依赖库: os sys xlrd re 4.其他工具:none 5.前置条件:待处理的xlsx文件 脚本由来 最近的工作是做测试,而有一项任务呢,就是分析每天机器人巡检时采集的数据,包括各种传感器,CO2.O2.噪声等等,每天的数据也有上千条,通过站控的导出数据功能,会把数据库里面导出成xlsx文件,而这项任务要分析一下当天采集的数据

  • python数据分析之文件读取详解

    目录 前言: 一·Numpy库中操作文件 二·Pandas库中操作文件 三·补充 总结 前言: 如果你使用的是Anaconda中的Jupyter,则不需要下载Pands和Numpy库:如果你使用的是pycharm或其他集成环境,则需要Pands和Numpy库 一·Numpy库中操作文件 1.操作csv文件 import numpy as np a=np.random.randint(0,10,size=(3,4)) np.savetext("score.csv",a,deliminte

  • Python读取YAML文件过程详解

    这篇文章主要介绍了Python读取YAML文件过程详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 YAML语法 学习手册 Python读取方法: import yaml with open('demo1.yaml', 'r', encoding='utf-8') as f: file_content = f.read() content = yaml.load(file_content, yaml.FullLoader) print(con

  • python处理xml文件操作详解

    目录 1.python 操作xml的方式介绍 2.ElementTree模块 3.解析xml格式字符串并获取根节点 4.读取节点内容,getroot() 5.通标标签名直接获取标签(find,findall) 6.全文搜索标签名(类似xpath路径查找标签) 7.修改节点 8.删除节点 9.构建文件 方式1 (Element) 方式2 (makeelement) 方式3 1.python 操作xml的方式介绍 查看全部包含“三种⽅法: ⼀是xml.dom. * 模块,它是W3CDOMAPI的实现

  • Python 修改CSV文件实例详解

    目录 前言 Python 修改CSV文件 前言 由于 CSV 文件仅仅是简单的文本文件,因此更新 CSV 文件中内容的最佳方式是首先读取文件中的数据,并将它们处理为 Python 内部对象,进行更改,然后以相同的格式覆盖原始数据. Python 修改CSV文件 在本节中,我们将学习如何使用 Python 修改 CSV 文件中的数据. 假设在CSV文件中有以下数据,其中用户 '1' 对电影 'Star Wars' 的评分有误,其实际评分为 7.9,因此需要修改此文件. User name Movi

  • Python操作csv文件实例详解

    一.Python读取csv文件 说明:以Python3.x为例 #读取csv文件方法1 import csv csvfile = open('csvWrite.csv',newline='')#打开一个文件 csvReader = csv.reader(csvfile)#返回的可迭代类型 print(type(csvReader)) for content in csvReader: print(content) csvfile.close()#关闭文件 //运行结果如下: <class '_c

  • python解析yaml文件过程详解

    YAML语法规则: http://www.ibm.com/developerworks/cn/xml/x-cn-yamlintro/ 下载PyYAML: http://www.yaml.org/ 解压安装: python setup.py install 1.新建test.yaml文件,内容如下: name: Tom Smith age: 37 spouse: name: Jane Smith age: 25 children: - name: Jimmy Smith age: 15 - nam

  • python读写xml文件实例详解嘛

    目录 xml文件:country.xml xml文件解读 读取文件: 增加新节点及修改属性值和文本 总结 xml文件:country.xml <data> <country name="shdi2hajk">231 <rank>1<NewNode A="1">This is NEW</NewNode></rank> <year>2008</year> <gdppc&

  • Python中xlsx文件转置操作详解(行转列和列转行)

    目录 1.原始数据是这样的 2.脚本如下: 3.运行脚本后生成的xlsx文件,如下: 附:pivot方法即可完成行转列哦 总结 1.原始数据是这样的 2.脚本如下: import pandas as pd df = pd.read_excel(r'E:\untitled1\带宽测试\temp.xlsx') # 读取需要转置的文件 df = df.T # 转置 df.to_excel(r'E:\untitled1\带宽测试\TestResult.xlsx') # 另存为xlsx文件 3.运行脚本后

  • python 读取excel文件生成sql文件实例详解

    python 读取excel文件生成sql文件实例详解 学了python这么久,总算是在工作中用到一次.这次是为了从excel文件中读取数据然后写入到数据库中.这个逻辑用java来写的话就太重了,所以这次考虑通过python脚本来实现. 在此之前需要给python添加一个xlrd模块,这个模块是专门用来操作excel文件的. 在mac中可以通过easy_install xlrd命令实现自动安装模块 import xdrlib ,sys import xlrd def open_excel(fil

随机推荐