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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

業(yè)務(wù)需求

一個(gè)幾十萬條數(shù)據(jù)的Excel表格，現(xiàn)在需要拼接其中某一列的全部數(shù)據(jù)為一個(gè)字符串，例如下面簡短的幾行表格數(shù)據(jù)：

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,拼接為字符串，并且每個(gè)單元格數(shù)據(jù)都用單引號包含，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……

多行文本批量處理

有的時(shí)候，我們會遇到需要同時(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。

選中需要操作的多行，按下Ctr+Shift+L即可同時(shí)編輯這些行
鼠標(biāo)選中文本，反復(fù)按CTRL+D即可繼續(xù)向下同時(shí)選中下一個(gè)相同的文本進(jìn)行同時(shí)編輯
鼠標(biāo)選中文本，按下Alt+F3即可一次性選擇全部的相同文本進(jìn)行同時(shí)編輯

如何節(jié)省效率

在工作中，可能會存在一些表格數(shù)據(jù)處理的情況，比如運(yùn)營給你一個(gè)表格，表格里有類似：訂單號呀、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，但是這種方式對于大文本的處理可能會存在卡頓的情況，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)，我們可以寫一個(gè)小工具來實(shí)現(xiàn)，即快速又省事，可以大大減少重復(fù)的工作消耗。

pandas讀取表格數(shù)據(jù)并處理

這我們使用Python的pandas模塊來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]) + "',"

完整源碼

因?yàn)槟_本需要多次使用，并且針對不同文件的不同列，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模塊來將腳本進(jìn)行打包成exe的window可執(zhí)行文件，使其在無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('請輸入當(dāng)前目錄下的表格文件名（例如“01.xlsx”）：')
  line_num = input('請輸入要拼裝的數(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]) + "',"
    # 寫入文本文件
    print_msg('數(shù)據(jù)處理完畢，開始寫入……')
    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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