本帖最后由 草帽路飞UU 于 2022-10-27 16:43 编辑
这篇文章主要为大家详细介绍了Python处理excel根据全称自动填写简称,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
在工作中处理excel遇到需要根据器件生产供应商全称填写简称的一列,由于数据表格中器件数多达几万条,单纯靠excel筛选功能手动处理需要耗费大量时间,这里使用Python中的pandas模块,读取excel进行
处理。
1、需求
根据存储有供应商全称简称对应的表格对应关系.xlsx,自动填写带有供应商全称的表格待处理文件.xlsx中简称的一列。
2.脚本思路
首先使用pandas读取第一个表格对应关系.xlsx,然后将其储存在一个字典中,字典的键为供应商的全称,字典的值为供应商的简称。
然后读取第二个表格待处理文件.xlsx,根据列的标题头,找到供应商全称所处在的列,根据这一列每一个供应商的全称查询字典中对应键的值,将其写入表格中对应行的简称处。(这里暂时假设对应关系和待处
理文件中供应商的全称如果是同一家公司则公司全称是一模一样的,存在些许差别的处理的方法在下一篇文章中在记录)。
3.代码
Created on Thu Mar 4 21:25:05 2021@author: ruofei
"""
import pandas as pd
#填写待处理文件和对应关系的excel文件路径
#注意:脚本运行时需保证被使用excel文件处于关闭状态
file1 = r'待处理文件
.xlsx'file2 = r'对应关系.xlsx'
#填写待处理文件中 全称所在的列名和简称要放置的列名qc1="供应商"jc1="简称"
#填写对应关系中 全称所在的列数和简称所在的列数qc2="全称"jc2="简称"
#填写读取excel文件的sheet表名sheet1="Sheet1"sheet2="Sheet1"
#--------------------*-------------*--------------*---------------------#--------------------*-------------*--------------*---------------------data1 = pd.
read_excel(file1, sheet_name = sheet1)data2 = pd.read_excel(file2, sheet_name = sheet2)
#print("输出表格所有")#print(data1) row1 = data1.shape[0]#行数col1=data1.shape[1]
#列数 row2 = data2.shape[0]#行数col2=data2.shape[1]#
#print("表格文件有"+str(row1)+"行,"+str(col1)+"列") duiying=dict() #生成对应关系的字典for i in range(row2):
quancheng=data2.loc[i,qc2] jiancheng=data2.loc[i,jc2] duiying[quancheng]=jiancheng
#print(quancheng) #company1=data1.loc[0][0]#company2=data1.loc[1][0]
#print("公司一为"+str(company1)+"\n"+"公司二为"+str(company2)) for i in range(row1): a=data1.loc[i,qc1] #[qc1-1]
#print(str(a)) jiancheng=duiying.get(a) if a in duiying.keys():
#print(jiancheng) data1.loc[i,jc1]=jiancheng else:
#此处修改没有简称赋予值,若赋予全称值则=a,若为空则=" " data1.loc[i,jc1]=a data1.to_excel('处理好的文件.xlsx',sheet_name='Sheet1')
4.实现功能
根据预先整理好的对应关系表格自动填写了表格中简称空白的一列,如果表格中存在对应关系中不存在的公司,则在相应的简称位置填写其全称本身。如下图中,由于表中的小米华为没有给出其简称,因此原
样照填。
5.存在问题
在实际应用中处理几万条数据时,绝大部分正常,存在问题是,比如对应关系中全称为(中国)茅台公司,而在要处理的文件中不存在括号,或者括号中英文不同,或者括号中空格数不同,都会在后面读取为
不同的字符串,在查询字典中显示不存在。处理方式在下篇中解决。
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“软件测试pytest”。
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