使用pandas读取表格数据并进行单行数据拼接的详细教程

业务需求

一个几十万条数据的Excel表格，现在需要拼接其中某一列的全部数据为一个字符串，例如下面简短的几行表格数据：

id code price num
11 22 33 44
22 33 44 55
33 44 55 66
44 55 66 77
55 66 77 88
66 77 88 99

现在需要将code的这一列用逗号,拼接为字符串，并且每个单元格数据都用单引号包含，需要拼接成字符串'22','33','44','55','66','77'，这样的情况，我们需要怎么处理呢？当然方式有很多……

多行文本批量处理

有的时候，我们会遇到需要同时处理多行文本的情况，很多文本编辑器都支持批量操作多行文本，这里我主要说一下Sublime Text，下面是操作的快捷键，有需要的可以尝试用一下，确实挺方便的。

  • 选中需要操作的多行，按下Ctr+Shift+L即可同时编辑这些行
  • 鼠标选中文本，反复按CTRL+D即可继续向下同时选中下一个相同的文本进行同时编辑
  • 鼠标选中文本，按下Alt+F3即可一次性选择全部的相同文本进行同时编辑

如何节省效率

在工作中，可能会存在一些表格数据处理的情况，比如运营给你一个表格，表格里有类似：订单号呀、产品ID啊、商品SKU等，需要你协助导出这些数据里的明细数据以便他们做分析用，一两次，我们可以快速用上面的方式处理，但是这种方式对于大文本的处理可能会存在卡顿的情况，操作效率较低，如果小文本的话，那么还是很方便的。
如果多次遇到这种情况，是否想要做成一个工具来快速处理呢，也就是，这种批量拼接同样格式的数据，我们可以写一个小工具来实现，即快速又省事，可以大大减少重复的工作消耗。

pandas读取表格数据并处理

这我们使用Python的pandas模块来读取表格指定某列的数据，再按照我们的拼接格式进行循环处理，最终把拼接的字符串写入文本文件中，方便保留和使用拼接的数据。

sheet = pandas.read_excel(io=file_name, usecols=[line_num])
data = sheet.values.tolist()
str_data = ''
# 循环处理数据
print_msg('已获取列数据条数[' + str(len(data)) + ']，开始处理数据……')
for x in range(len(data)):
  if str(data[x][0]) != 'nan':
    str_data += "'" + str(data[x][0]) + "',"

完整源码

因为脚本需要多次使用，并且针对不同文件的不同列，所以，我们采用接受关键参数的形式，可以不改动任何代码，就可以直接使用此脚本来完整我们的数据拼接，同时，我们还可以使用pyinstaller模块来将脚本进行打包成exe的window可执行文件，使其在无Python的运行环境中也可以使用，打包命令为：pyinstaller -F -i favicon.ico join_excel_data.py，我已有打包的上传到交友网站Github上，大家有兴趣的话，可以点击查看哦，交个朋友地址：github.com/gxcuizy

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
拼接Excel表格单行数据，并写入文本
author: gxcuizy
time: 2021-03-01
"""

import pandas
import random
import os
import time

def print_msg(msg=''):
  """打印信息"""
  now_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
  print('[' + now_time + '] ' + msg)

# 程序主入口
if __name__ == "__main__":
  # 获取传入参数
  file_name = input('请输入当前目录下的表格文件名（例如“01.xlsx”）：')
  line_num = input('请输入要拼装的数据第几列（例如“1”）：')
  # 判断文件是否存在
  if os.path.exists(file_name) == False:
    print_msg('文件不存在')
    os.system("pause")
    exit(0)
  # 判断输入的行数是否为数字
  if line_num.isdigit() == False:
    print_msg('请输入列数的数字')
    os.system("pause")
    exit(0)
  try:
    # 获取表格数据
    print_msg('开始获取文件[' + file_name + ']的第[' + str(line_num) + ']列数据')
    line_num = int(line_num) - 1
    sheet = pandas.read_excel(io=file_name, usecols=[line_num])
    data = sheet.values.tolist()
    str_data = ''
    # 循环处理数据
    print_msg('已获取列数据条数[' + str(len(data)) + ']，开始处理数据……')
    for x in range(len(data)):
      if str(data[x][0]) != 'nan':
        str_data += "'" + str(data[x][0]) + "',"
    # 写入文本文件
    print_msg('数据处理完毕，开始写入……')
    random_num = random.randint(1000, 9999)
    with open('str_' + str(random_num) + '.txt', 'w') as f:
      f.write(str_data.strip(','))
    print_msg('数据写入完毕.')
  except Exception as err_info:
    # 异常信息
    print_msg(str(err_info))
  # 防止exe程序执行结束闪退
  os.system("pause")

到此这篇关于使用pandas读取表格数据并进行单行数据拼接的详细教程的文章就介绍到这了,更多相关pandas读取表格并拼接内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • pandas 实现将重复表格去重,并重新转换为表格的方法

    在python处理数据时,经常用到DataFrame和set. train=pd.read_csv('XXX.csv')#读取文件 train=train['item_id']#选择要去重的列 train=set(train)#去重 data=pd.DataFrame(list(train),columns=['item_id'])#因为set是无序的,必须要经过list处理后才能成为DataFrame data.to_csv('xxx.csv',index=False)#保存表格 记得导入pa

  • pandas dataframe添加表格框线输出的方法

    将dataframe添加到texttable里面,实现格式化输出. data=[{"name":"Amay","age":20,"result":80}, {"name":"Tom","age":32,"result":90}] df=pd.DataFrame(data,columns=['name','age','result']) print(

  • 使用pandas模块读取csv文件和excel表格,并用matplotlib画图的方法

    如下所示: # coding=utf-8 import pandas as pd # 读取csv文件 3列取名为 name,sex,births,后面参数格式为names= names1880 = pd.read_csv("names_1880.txt", names=['name', 'sex', 'births']) print names1880 print names1880.groupby('sex').births.sum() 输出如下 最后一行是说按sex分组并计算bir

  • python Pandas 读取txt表格的实例

    运行环境 Python 2.7 操作实例 1.原始文本格式:空格分隔的txt,例如 2016-03-22 00:06:24.4463094 中文测试字符 2016-03-22 00:06:32.4565680 需要编辑encoding 2016-03-22 00:06:32.6835965 abc 2016-03-22 00:06:32.8041945 egb 2.pandas 读取数据 import pandas as pd data = pd.read_table('Z:/test.txt'

  • pandas求两个表格不相交的集合方法

    Hi,好久不见,我还是那颗翻滚的老鼠屎.处理数据时想求两个表格求不相交的部分,或许是对知识的匮乏限制了我的想象力,并未找到直接求的方法,在这里介绍老鼠屎技己使用的方法,希望对读者会有帮助. 阴影部分为所要求的部分(但是前提是A.B两个集合都是无重复内容的集合) 首先先造两个DataFrame来做示例. import pandas as pd a0={"number":range(10),"letter":["a","a",&q

  • Python基于pandas爬取网页表格数据

    以网页表格为例:https://www.kuaidaili.com/free/ 该网站数据存在table标签,直接用requests,需要结合bs4解析正则/xpath/lxml等,没有几行代码是搞不定的. 今天介绍的黑科技是pandas自带爬虫功能,pd.read_html(),只需传人url,一行代码搞定. 原网页结构如下: python代码如下: import pandas as pd url='http://www.kuaidaili.com/free/' df=pd.read_html

  • 解决python pandas读取excel中多个不同sheet表格存在的问题

    摘要:不同方法读取excel中的多个不同sheet表格性能比较 # 方法1 def read_excel(path): df=pd.read_excel(path,None) print(df.keys()) # for k,v in df.items(): # print(k) # print(v) # print(type(v)) return df # 方法2 def read_excel1(path): data_xls = pd.ExcelFile(path) print(data_x

  • 使用pandas读取表格数据并进行单行数据拼接的详细教程

    业务需求 一个几十万条数据的Excel表格,现在需要拼接其中某一列的全部数据为一个字符串,例如下面简短的几行表格数据: id code price num 11 22 33 44 22 33 44 55 33 44 55 66 44 55 66 77 55 66 77 88 66 77 88 99 现在需要将code的这一列用逗号,拼接为字符串,并且每个单元格数据都用单引号包含,需要拼接成字符串'22','33','44','55','66','77',这样的情况,我们需要怎么处理呢?当然方式有

  • 利用Pandas读取表格行数据判断是否相同的方法

    利用Pandas读取表格行数据判断是否相同的方法

    描述: 下午快下班的时候公司供应链部门的同事跑过来问我能不能以程序的方法帮他解决一些excel表格每周都需要手工重复做的事情,Excel 是数据处理最常用的办公工具对于市场.运营都应该很熟练.哈哈,然而程序员是不怎么会用excel的.下面给大家介绍一下pandas,  Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集:它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算):用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能. 具体需求: 找出相同的数字,把与数字对应的英文字母合并在一起. 期望最终生成值:

  • mysql 数据备份与恢复使用详解(超完整详细教程)

    mysql 数据备份与恢复使用详解(超完整详细教程)

    目录 一.前言 二.数据备份策略 1.全备 2.增备 3.差异备份 三.数据备份类型 1.冷备 2.热备 3.温备 四.前置准备 五.mysqldump 数据备份命令使用 1.命令格式 2.案例演示 3.其他重要参数选项补充 六.mysqldump 数据恢复 1.全量恢复 2.全量备份中恢复单库 3.从某个数据库中恢复单表数据 4.使用dump + binlog进行数据恢复 七.物理备份 八.表的导出与导入 1. 使用SELECT…INTO OUTFILE导出文本文件 2. 使用mysqldum

  • 将数据插入到MySQL表中的详细教程

    将数据插入到MySQL表,需要使用SQL INSERT INTO命令.可以将数据插入到MySQL表使用mysql>提示符下或使用任何脚本,如PHP. 语法: 下面是通用的SQL语法INSERT INTO命令来插入数据到MySQL表: INSERT INTO table_name ( field1, field2,...fieldN ) VALUES ( value1, value2,...valueN ); 要插入的字符串数据类型,所有的值需要双或单引号,例如: - "value"

  • Python爬虫获取数据保存到数据库中的超详细教程(一看就会)

    Python爬虫获取数据保存到数据库中的超详细教程(一看就会)

    目录 1.简介介绍 2.Xpath获取页面信息 3.通过Xpath爬虫实操 3-1.获取xpath 完整代码展示: 总结 1.简介介绍 -网络爬虫(又称为网页蜘蛛,网络机器人,在FOAF社区中间,更经常的称为网页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维网信息的程序或者脚本.另外一些不常使用的名字还有蚂蚁.自动索引.模拟程序或者蠕虫.-一般在浏览器上可以获取到的,通过爬虫也可以获取到,常见的爬虫语言有PHP,JAVA,C#,C++,Python,为啥我们经常听到说的都是Python爬虫,这是

  • python:pandas合并csv文件的方法(图书数据集成)

    数据集成:将不同表的数据通过主键进行连接起来,方便对数据进行整体的分析. 两张表:ReaderInformation.csv,ReaderRentRecode.csv ReaderInformation.csv: ReaderRentRecode.csv: pandas读取csv文件,并进行csv文件合并处理: # -*- coding:utf-8 -*- import csv as csv import numpy as np # ------------- # csv读取表格数据 # ---

  • Python数据分析之pandas读取数据

    Python数据分析之pandas读取数据

    一.三种数据文件的读取 二.csv.tsv.txt 文件读取 1)CSV文件读取: 语法格式:pandas.read_csv(文件路径) CSV文件内容如下: import pandas as pd file_path = "e:\\pandas_study\\test.csv" content = pd.read_csv(file_path) content.head() # 默认返回前5行数据 content.head(3) # 返回前3行数据 content.shape # 返回

  • Pandas读取行列数据最全方法

    1.读取方法有按行(单行,多行连续,多行不连续),按列(单列,多列连续,多列不连续):部分不连续行不连续列:按位置(坐标),按字符(索引):按块(list):函数有 df.iloc(), df.loc(), df.iat(), df.at(), df.ix(). 2.转换为DF,赋值columns,index,修改添加数据,取行列索引 data = {'省份': ['北京', '上海', '广州', '深圳'], '年份': ['2017', '2018', '2019', '2020'], '

  • Python使用pandas将表格数据进行处理

    目录 前言 一.构建es库中的数据 1.1 创建索引 1.2 插入数据 1.3 查询数据 二.对excel表格中的数据处理操作 2.1 导出es查询的数据 前言 任务描述: 当前有一份excel表格数据,里面存在缺失值,需要对缺失的数据到es数据库中进行查找并对其进行把缺失的数据进行补全. excel表格数据如下所示: 一.构建es库中的数据 1.1 创建索引 # 创建physical_examination索引 PUT /physical_examination { "settings&quo

随机推荐