| 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 |
現(xiàn)在需要將code的這一列用逗號(hào),拼接為字符串，并且每個(gè)單元格數(shù)據(jù)都用單引號(hào)包含，需要拼接成字符串'22','33','44','55','66','77'，這樣的情況，我們需要怎么處理呢？當(dāng)然方式有很多……
有的時(shí)候，我們會(huì)遇到需要同時(shí)處理多行文本的情況，很多文本編輯器都支持批量操作多行文本，這里我主要說(shuō)一下Sublime Text，下面是操作的快捷鍵，有需要的可以嘗試用一下，確實(shí)挺方便的。
在工作中，可能會(huì)存在一些表格數(shù)據(jù)處理的情況，比如運(yùn)營(yíng)給你一個(gè)表格，表格里有類似：訂單號(hào)呀、產(chǎn)品ID啊、商品SKU等，需要你協(xié)助導(dǎo)出這些數(shù)據(jù)里的明細(xì)數(shù)據(jù)以便他們做分析用，一兩次，我們可以快速用上面的方式處理，但是這種方式對(duì)于大文本的處理可能會(huì)存在卡頓的情況，操作效率較低，如果小文本的話，那么還是很方便的。
如果多次遇到這種情況，是否想要做成一個(gè)工具來(lái)快速處理呢，也就是，這種批量拼接同樣格式的數(shù)據(jù)，我們可以寫(xiě)一個(gè)小工具來(lái)實(shí)現(xiàn)，即快速又省事，可以大大減少重復(fù)的工作消耗。
這我們使用Python的pandas模塊來(lái)讀取表格指定某列的數(shù)據(jù)，再按照我們的拼接格式進(jìn)行循環(huán)處理，最終把拼接的字符串寫(xiě)入文本文件中，方便保留和使用拼接的數(shù)據(jù)。
sheet = pandas.read_excel(io=file_name, usecols=[line_num])
data = sheet.values.tolist()
str_data = ''
# 循環(huán)處理數(shù)據(jù)
print_msg('已獲取列數(shù)據(jù)條數(shù)[' + str(len(data)) + ']，開(kāi)始處理數(shù)據(jù)……')
for x in range(len(data)):
if str(data[x][0]) != 'nan':
str_data += "'" + str(data[x][0]) + "',"
因?yàn)槟_本需要多次使用，并且針對(duì)不同文件的不同列，所以，我們采用接受關(guān)鍵參數(shù)的形式，可以不改動(dòng)任何代碼，就可以直接使用此腳本來(lái)完整我們的數(shù)據(jù)拼接，同時(shí)，我們還可以使用pyinstaller模塊來(lái)將腳本進(jìn)行打包成exe的window可執(zhí)行文件，使其在無(wú)Python的運(yùn)行環(huán)境中也可以使用，打包命令為：pyinstaller -F -i favicon.ico join_excel_data.py，我已有打包的上傳到交友網(wǎng)站Github上，大家有興趣的話，可以點(diǎn)擊查看哦，交個(gè)朋友地址：github.com/gxcuizy
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
拼接Excel表格單行數(shù)據(jù)，并寫(xiě)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__":
# 獲取傳入?yún)?shù)
file_name = input('請(qǐng)輸入當(dāng)前目錄下的表格文件名（例如“01.xlsx”）：')
line_num = input('請(qǐng)輸入要拼裝的數(shù)據(jù)第幾列（例如“1”）：')
# 判斷文件是否存在
if os.path.exists(file_name) == False:
print_msg('文件不存在')
os.system("pause")
exit(0)
# 判斷輸入的行數(shù)是否為數(shù)字
if line_num.isdigit() == False:
print_msg('請(qǐng)輸入列數(shù)的數(shù)字')
os.system("pause")
exit(0)
try:
# 獲取表格數(shù)據(jù)
print_msg('開(kāi)始獲取文件[' + file_name + ']的第[' + str(line_num) + ']列數(shù)據(jù)')
line_num = int(line_num) - 1
sheet = pandas.read_excel(io=file_name, usecols=[line_num])
data = sheet.values.tolist()
str_data = ''
# 循環(huán)處理數(shù)據(jù)
print_msg('已獲取列數(shù)據(jù)條數(shù)[' + str(len(data)) + ']，開(kāi)始處理數(shù)據(jù)……')
for x in range(len(data)):
if str(data[x][0]) != 'nan':
str_data += "'" + str(data[x][0]) + "',"
# 寫(xiě)入文本文件
print_msg('數(shù)據(jù)處理完畢，開(kāi)始寫(xiě)入……')
random_num = random.randint(1000, 9999)
with open('str_' + str(random_num) + '.txt', 'w') as f:
f.write(str_data.strip(','))
print_msg('數(shù)據(jù)寫(xiě)入完畢.')
except Exception as err_info:
# 異常信息
print_msg(str(err_info))
# 防止exe程序執(zhí)行結(jié)束閃退
os.system("pause")
到此這篇關(guān)于使用pandas讀取表格數(shù)據(jù)并進(jìn)行單行數(shù)據(jù)拼接的詳細(xì)教程的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas讀取表格并拼接內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明：本文標(biāo)題《使用pandas讀取表格數(shù)據(jù)并進(jìn)行單行數(shù)據(jù)拼接的詳細(xì)教程》，本文關(guān)鍵詞 使用,pandas,讀取,表格,數(shù)據(jù),；如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問(wèn)題，煩請(qǐng)?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們，我們將及時(shí)溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò)，涉及言論、版權(quán)與本站無(wú)關(guān)。