使用Python对excel中的数据进行处理，工作效率提升数十倍_python 对wps表格的处理提升效率

作者：不正经 | 2024-04-18 05:17:07

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python 对wps表格的处理提升效率

一、读取excel中的数据

首先引入pandas库，没有的话使用控制台安装 —— pip install pandas 。

import pandas as pd     #引入pandas库，别名为pd  
   
#read_excel用于读取excel中的数据，这里只列举常用的两个参数（文件所在路径，忽略头字段）  
data = pd.read_excel('excel路径', header = 0)  
print(data)  #可以打印看看自己读取的数据  

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read_excel的具体参数，可根据实际需要选择。

二、转换和处理数据

如果想对excel中读取的数据进行处理，最好把它转换成list，输出的时候使用dataFrame。

#输入之后转换一维数组  
data = datas.values  #只读取excel中的值，不读取序号  
data = list(np.concatenate(data.reshape((-1, 1), order="F")))  #转换  
print(list)  #查看数组  
   
#其他处理代码……  
   
#输出的时候，定义一个空的dataFrame，把数据添加到dataFrame中  
df = pd.DataFrame()  #定义空的dataFrame  
#通过循环将数据添加到df  
for i in data:  
    df = df.append([i])   #把数据添加到末尾  

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三、将数据输出到excel

输出同样只要一行简单代码，使用dataFrame格式将数据输出到表格。

#to_excel用于输出excel中的数据，这里同样只列举两个常用参数（文件输出路径，忽略头字段）  
df.to_excel('输出路径'， index = False）  

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to_excel的具体参数，可根据实际需要选择。

四、使用pyhon处理excel数据的简单示例（含详细注释）

示例中的excel只有一列数据，主要作用处理是读取excel中的数据将之提取为纯中文字符串——使用正则表达式匹配。

大家可以根据自己的实际需要对数据进行转换和处理。

import pandas as pd  
import numpy as np  
import re  #正则  
   
datas = pd.read_excel('old.xlsx', header = 0)  #从excel中读取数据（这里使用的是相对路径）  
   
data = datas.values  #只读取excel中的值，不读取序号  
   
resource = list(np.concatenate(data.reshape((-1, 1), order="F")))  #将读取的数据转换为list  
# print(resource)  #打印list  
   
#提取中文字符串函数  
def chinese(s):  
    # res = re.findall('[^0-9]', s)  #使用正则表达式匹配非数字的字符  
    res = re.findall('[\u4e00-\u9fa5]', s)      #使用正则表达式匹配中文字符  
    return ''.join(res)     #将字符拼接成字符串  
   
df = pd.DataFrame()  #定义空的dataFrame  
   
#依次读取list中的数据，将之处理为纯中文字符串  
for i in resource:  
    i = str(i)      #excel中的部分数据为非字符串，这里全部转换为字符串  
    ch = chinese(i)     #提取中文字符串  
    df = df.append([ch])   #将数据添加到df  
   
df.to_excel('new.xlsx', index = False)  #将处理后的数据输出到excel表格
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