脚本之家，脚本语言编程技术及教程分享平台！
分类导航

Python|VBS|Ruby|Lua|perl|VBA|Golang|PowerShell|Erlang|autoit|Dos|bat|

服务器之家 - 脚本之家 - Python - python实战之实现excel读取、统计、写入的示例讲解

python实战之实现excel读取、统计、写入的示例讲解

2021-02-08 01:00i瓜子 Python

下面小编就为大家分享一篇python实战之实现excel读取、统计、写入的示例讲解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

背景

图像领域内的一个国内会议快要召开了，要发各种邀请邮件，之后要录入、统计邮件回复（参会还是不参会等）。如此重要的任务，老师就托付给我了。ps: 统计回复邮件的时候，能知道谁参会或谁不参会。

而我主要的任务，除了录入邮件回复，就是统计理事和普通会员的参会情况了（参会的、不参会的、没回复的）。录入邮件回复信息没办法只能人工操作，但如果统计也要人工的话，那工作量就太大了（比如在上百人的列表中搜索另外上百人在不在此列表中！！），于是就想到了用python来帮忙，花两天时间不断修改，写了6个版本。。。

摘要

version_1 基本实现了excel读取、统计、显示功能，但问题也有不少，像显示出来后还要自已复制、粘贴到excel表，而且set中还有nan这样的bug。

version_2 相比较version_1而言，此版本用set代替list，可以自动去重。

version_3 解决了set中出现nan的bug，而且还加入的excel写入的功能，但一次只能写入一张表，所以要运行两次才能写入两张表（sheet）。

version_4 的改进在于将version_3中写入两张表格的操作，集成在一个程序里，只需要运行一次便可写入两张表，但也总是会写入两张表，万一你只想写入一张表呢？？

version_5 相对之前版本的最大改进在于将程序模块化，更具可读性了; 对修复set中出现nan的方法也进行了改进和简化; 而且可以自由控制写入多少张表了。

version_final 相比较version_5，修复了一个bug，之前需要先验知识，现在更通用一点（prep函数取代了set2list函数）。

version_1

基本实现了excel读取、统计、显示功能，但问题也有不少，像显示出来后还要自已复制、粘贴到excel表，而且set中还有nan这样的值。

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
#version_1
import os
import numpy as np
import pandas as pd
os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop\\0711任务')
print(os.getcwd())
data = pd.read_excel('for_python.xlsx','Sheet2')
return_set = set(data['回执名单'])
demand_set = set(data['理事名单'])
answer_list = []
unanswer_list = []
for each in demand_set:
 if each in return_set:
 answer_list.append(each)
 else:
 unanswer_list.append(each)
notattend_set = set(data['回执名单'][-15:])
nt = []
for each in notattend_set:
 if each in answer_list:
 nt.append(each)
def disp(ll, cap, num = True):
 print(cap)
 if num:
 for i, each in enumerate(ll):
  print(i+1,each)
 else:
 for each in enumerate(ll):
  print(each)
disp(answer_list,'\n理事回执名单')
disp(unanswer_list,'\n理事未回执名单')
disp(nt,'\n理事回执说不参加名单')

version_2

相比较上一个版本，此版本用set代替list，可以自动去重。

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
#version_2
import os
import numpy as np
import pandas as pd
os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop\\0711任务')
print(os.getcwd())
data = pd.read_excel('for_python.xlsx','Sheet2')
return_set = set(data['回执名单'])
demand_set = set(data['理事名单'])
answer_set = set([]) #理事回执名单
unanswer_set = set([]) #理事未回执名单
for each in demand_set:
 if each in return_set:
 answer_set.add(each)
 else:
 unanswer_set.add(each)
notattend_set = set(data['回执名单'][-17:])
nt = set([]) #理事回执说不参加名单
for each in notattend_set:
 if each in answer_set:
 nt.add(each)
ans_att_set = answer_set - nt #理事回执参加名单
def disp(ss, cap, num = False):
 print(cap)
 if num:
 for i, each in enumerate(ss):
  print(i+1,each)
 else:
 for each in ss:
  print(each)
#disp(answer_set,'\n理事回执名单')
disp(ans_att_set,'\n理事回执说参加名单')
disp(nt,'\n理事回执说不参加名单')
disp(unanswer_set,'\n理事未回执名单')
print(len(ans_att_set),len(nt),len(unanswer_set))

version_3

此版本解决了set中出现nan的bug，而且还加入的excel写入的功能，但一次只能写入一张表，所以要运行两次才能写入两张表（sheet）。

step_1

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
import os
import numpy as np
import pandas as pd
os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop')
print('work_directory: ', os.getcwd())
data = pd.read_excel('理事与会员名单.xlsx','理事与会员名单')
#1.载入excel，得到三个名单
ans_attend_set = set(data['回执参加']) #回执参会名单
N = len(ans_attend_set)
ans_notatt_idx = [i for i in range(N) if type(data['回执不参加'][i]) == np.float][0]
ans_notatt_set = set(data['回执不参加'][:ans_notatt_idx])#回执不参会名单
concil_idx = [i for i in range(N) if type(data['理事名单'][i]) == np.float][0]
concil_set = set(data['理事名单'][:concil_idx])  #理事名单
#2.统计理事参会情况
concil_attend_set = set([]) #理事回执参会名单
concil_notatt_set = set([]) #理事回执不参会名单
concil_notans_set = set([]) #理事未回执名单
for each in concil_set:
 if each in ans_attend_set:
 concil_attend_set.add(each)
 elif each in ans_notatt_set:
 concil_notatt_set.add(each)
 else:
 concil_notans_set.add(each)
#3. 显示结果
def disp(ss, cap, num = True):
 #ss: 名单集合
 #cap: 开头描述
 print(cap,'({})'.format(len(ss)))
 for i in range(np.ceil(len(ss)/5).astype(int)):
 pre = i * 5
 nex = (i+1) * 5
 #调整显示格式
 dd = ''
 for each in list(ss)[pre:nex]:
  if len(each) == 2:
  dd = dd + ' ' + each
  elif len(each) == 3:
  dd = dd + ' ' + each
  else:
  dd = dd + '' + each
 print('{:3.0f} -{:3.0f} {}'.format(i*5+1,(i+1)*5,dd))
disp(concil_attend_set,'\n参会理事')
disp(concil_notatt_set,'\n不参会理事')
disp(concil_notans_set,'\n未回执理事')
#4. 将理事参会情况，写入excel
df = pd.DataFrame(list(concil_attend_set),columns = ['参会理事'])
df['']=pd.DataFrame([''])
df['序号1'] = pd.DataFrame(np.arange(len(concil_notatt_set))+1)
df['不参会理事'] = pd.DataFrame(list(concil_notatt_set))
df['_']=pd.DataFrame([''])
df['序号2'] = pd.DataFrame(np.arange(len(concil_notans_set))+1)
df['未回执理事'] = pd.DataFrame(list(concil_notans_set))
df.index = df.index + 1
df.to_excel('理事和会员回执统计.xlsx', sheet_name='理事回执统计')
print('\n\n写入excel成功~~')

step_2

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
import os
import numpy as np
import pandas as pd
os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop')
print('work_directory: ', os.getcwd())
data = pd.read_excel('理事与会员名单.xlsx','理事与会员名单')
#1.载入excel，得到三个名单
ans_attend_set = set(data['回执参加']) #回执参会名单
N = len(ans_attend_set)
ans_notatt_idx = [i for i in range(N) if type(data['回执不参加'][i]) == np.float][0]
ans_notatt_set = set(data['回执不参加'][:ans_notatt_idx])#回执不参会名单
mem_idx = [i for i in range(N) if type(data['被推荐人'][i]) == np.float][0]
mem_set = set(data['被推荐人'][:mem_idx])  #被推荐为会员代表名单
#2.统计会员参会情况
mem_attend_set = set([]) #回执参会会员
mem_notatt_set = set([]) #回执不参会会员
mem_notans_set = set([]) #未回执会员
for each in mem_set:
 if each in ans_attend_set:
 mem_attend_set.add(each)
 elif each in ans_notatt_set:
 mem_notatt_set.add(each)
 else:
 mem_notans_set.add(each)
#3. 显示结果
def disp(ss, cap, num = True):
 #ss: 名单集合
 #cap: 开头描述
 print(cap,'({})'.format(len(ss)))
 for i in range(np.ceil(len(ss)/5).astype(int)):
 pre = i * 5
 nex = (i+1) * 5
 #调整显示格式
 dd = ''
 for each in list(ss)[pre:nex]:
  if len(each) == 2:
  dd = dd + ' ' + each
  elif len(each) == 3:
  dd = dd + ' ' + each
  else:
  dd = dd + '' + each
 print('{:3.0f} -{:3.0f} {}'.format(i*5+1,(i+1)*5,dd))
disp(mem_attend_set,'\n参会会员')
disp(mem_notatt_set,'\n不参会会员')
disp(mem_notans_set,'\n未回执会员')
#4. 将会员参会情况，写入excel
if len(mem_attend_set) > len(mem_notans_set):
 print('#1')
 L = len(mem_attend_set)
 mem_notans_list = list(mem_notans_set)
 mem_notans_list.extend([''] * (L - len(mem_notans_set)))
 mem_attend_list = list(mem_attend_set)
else:
 print('#2')
 L = len(mem_notans_set)
 mem_attend_list = list(mem_attend_set)
 mem_attend_list.extend([''] * (L - len(mem_attend_set)))
 mem_notans_list = list(mem_notans_set)
df = pd.DataFrame(mem_attend_list,columns = ['参会会员'])
df['']=pd.DataFrame([''])
if len(mem_notatt_set) == 0:
 df['序号1'] = np.NaN
 df['不参会会员'] = np.NaN
else:
 df['序号1'] = pd.DataFrame(np.arange(len(mem_notatt_set))+1)
 df['不参会会员'] = pd.DataFrame(list(mem_notatt_set))
df['_']=pd.DataFrame([''])
df['序号2'] = pd.DataFrame(np.arange(len(mem_notans_set))+1)
df['未回执会员'] = pd.DataFrame(mem_notans_list)
df.index = df.index + 1
df0 = pd.read_excel('理事和会员回执统计.xlsx',sheet_name='理事回执统计')
writer = pd.ExcelWriter('理事和会员回执统计.xlsx')
df0.to_excel(writer, sheet_name='理事回执统计')
df.to_excel(writer, sheet_name='会员回执统计')
writer.save()
print('\n\n写入excel成功~~')

version_4

version_4的改进在于将version_3中写入两张表格的操作，集成在一个程序里，只需要运行一次便可写入两张表，也总是会写入两张表。问题是要是你只想写入一张表呢？？

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
import os
import numpy as np
import pandas as pd
os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop')
print('work_directory: ', os.getcwd())
loadfile_sheet = ['理事与会员名单.xlsx','理事与会员名单']
columns = ['回执参加','回执不参加','理事','会员']
savefile_sheet = ['理事和会员回执统计.xlsx','理事回执统计','会员回执统计']
display = [1,1]
def main(loadfile_sheet,columns,savefile_sheet,display):
 #1. 载入excel，得到名单
 data = pd.read_excel(loadfile_sheet[0],loadfile_sheet[1])
 def first_nan_index(pd):
 for i, each in enumerate(pd):
  if type(each) == np.float:
  return i
 return i
 idx = first_nan_index(data[columns[0]])
 ans_attend_set = set(data[columns[0]][:idx])#回执参会名单
 idx = first_nan_index(data[columns[1]])
 ans_notatt_set = set(data[columns[1]][:idx])#回执不参会名单
 idx = first_nan_index(data[columns[2]])
 concil_set = set(data[columns[2]][:idx])#理事名单
 idx = first_nan_index(data[columns[3]])
 mem_set = set(data[columns[3]][:idx])#会员名单
 #2. 统计参会情况
 concil_attend_set = set([]) #回执参会理事
 concil_notatt_set = set([]) #回执不参会理事
 concil_notans_set = set([]) #未回执理事
 for each in concil_set:
 if each in ans_attend_set:
  concil_attend_set.add(each)
 elif each in ans_notatt_set:
  concil_notatt_set.add(each)
 else:
  concil_notans_set.add(each)
 mem_attend_set = set([]) #回执参会会员
 mem_notatt_set = set([]) #回执不参会会员
 mem_notans_set = set([]) #未回执会员
 for each in mem_set:
 if each in ans_attend_set:
  mem_attend_set.add(each)
 elif each in ans_notatt_set:
  mem_notatt_set.add(each)
 else:
  mem_notans_set.add(each)
 #3. 是否显示中间结果
 def disp(ss, cap, num = True):
 #ss: 名单集合
 #cap: 开头描述
 print(cap,'({})'.format(len(ss)))
 for i in range(np.ceil(len(ss)/5).astype(int)):
  pre = i * 5
  nex = (i+1) * 5
  #调整显示格式
  dd = ''
  for each in list(ss)[pre:nex]:
  if len(each) == 2:
   dd = dd + ' ' + each
  elif len(each) == 3:
   dd = dd + ' ' + each
  else:
   dd = dd + '' + each
  print('{:3.0f} -{:3.0f} {}'.format(i*5+1,(i+1)*5,dd))
 if display[0]:
 disp(concil_attend_set,'\n参会理事')
 disp(concil_notatt_set,'\n不参会理事')
 disp(concil_notans_set,'\n未回执理事')
 if display[1]:
 disp(mem_attend_set,'\n参会会员')
 disp(mem_notatt_set,'\n不参会会员')
 disp(mem_notans_set,'\n未回执会员')
 #4. 写入excel
 def trans_pd(df,ss,cap,i=1):
 if len(ss) == 0:
  df['序号{}'.format(i)] = np.NaN
  df[cap] = np.NaN
 else:
  df['序号{}'.format(i)] = pd.DataFrame(np.arange(len(ss))+1)
  df[cap] = pd.DataFrame(list(ss))
 df['_'*i]=pd.DataFrame([''])
 return df
 def set2list(mem_attend_set,mem_notans_set):
 if len(mem_attend_set) > len(mem_notans_set):
  L = len(mem_attend_set)
  mem_notans_list = list(mem_notans_set)
  mem_notans_list.extend([''] * (L - len(mem_notans_set)))
  mem_attend_list = list(mem_attend_set)
 else:
  L = len(mem_notans_set)
  mem_attend_list = list(mem_attend_set)
  mem_attend_list.extend([''] * (L - len(mem_attend_set)))
  mem_notans_list = list(mem_notans_set)
 return mem_attend_list,mem_notans_list
 mem_attend_list, mem_notans_list = set2list(mem_attend_set, mem_notans_set)
 df1 = pd.DataFrame(mem_attend_list,columns = ['参会会员'])
 df1['']=pd.DataFrame([''])
 df1 = trans_pd(df1,mem_notatt_set,'不参会会员')
 df1 = trans_pd(df1,mem_notans_set,'未回执会员',2)
 df1.index = df1.index + 1
 concil_attend_list, concil_notans_list = set2list(concil_attend_set, concil_notans_set)
 df2 = pd.DataFrame(concil_attend_list,columns = ['参会理事'])
 df2['']=pd.DataFrame([''])
 df2 = trans_pd(df2,concil_notatt_set,'不参会理事')
 df2 = trans_pd(df2,concil_notans_list,'未回执理事',2)
 df2.index = df2.index + 1
 writer = pd.ExcelWriter(savefile_sheet[0])
 df2.to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[1])
 df1.to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[2])
 writer.save()
 print('\n\n写入excel成功~~')
if __name__ == '__main__':
 main(loadfile_sheet,columns,savefile_sheet,display)

version_5

version_5对修复set中出现nan的方法进行了改进和简化; 而且将程序模块化，更具可读性; 可以自由控制写入多少张表了。

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
import os
import numpy as np
import pandas as pd
os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop')
print('work_directory: ', os.getcwd())
loadfile_sheet = ['理事与会员名单.xlsx','理事与会员名单']
common_columns = ['回执参加','回执不参加']
concerned_columns = ['理事','会员']
disp_columns = ['参会','不参会','未回执']
savefile_sheet = ['理事和会员回执统计.xlsx','理事回执统计','会员回执统计']
def disp(ss, cap, num = True):
 #ss: 名单集合
 #cap: 开头描述
 print(cap,'({})'.format(len(ss)))
 for i in range(np.ceil(len(ss)/5).astype(int)):
 pre = i * 5
 nex = (i+1) * 5
 #调整显示格式
 dd = ''
 for each in list(ss)[pre:nex]:
  if len(each) == 2:
  dd = dd + ' ' + each
  elif len(each) == 3:
  dd = dd + ' ' + each
  else:
  dd = dd + '' + each
 print('{:3.0f} -{:3.0f} {}'.format(i*5+1,(i+1)*5,dd))
def trans_pd(df,ss,cap,i=1):
 df['_'*i]=pd.DataFrame([''])
 if len(ss) == 0:
 df['序号{}'.format(i)] = np.NaN
 df[cap] = np.NaN
 else:
 df['序号{}'.format(i)] = pd.DataFrame(np.arange(len(ss))+1)
 df[cap] = pd.DataFrame(list(ss))
 return df
def set2list(ss1,ss2):
 if len(ss1) > len(ss2):
 L = len(ss1)
 ss2_list = list(ss2)
 ss2_list.extend([''] * (L - len(ss2)))
 ss1_list = list(ss1)
 else:
 L = len(ss2)
 ss1_list = list(ss1)
 ss1_list.extend([''] * (L - len(ss1)))
 ss2_list = list(ss2)
 return ss1_list,ss2_list
def get_df(loadfile_sheet,common_columns,concerned_column,disp_columns, display = True):
 #1. 载入excel
 data = pd.read_excel(loadfile_sheet[0],loadfile_sheet[1])
 common_set1 = set(data[common_columns[0]])
 common_set1.discard(np.NaN)
 common_set2 = set(data[common_columns[1]])
 common_set2.discard(np.NaN)
 concerned_set = set(data[concerned_column])
 concerned_set.discard(np.NaN)
 #2. 统计
 concerned_in_set_1 = set([])
 concerned_in_set_2 = set([])
 concerned_in_no_set = set([])
 for each in concerned_set:
 if each in common_set1:
  concerned_in_set_1.add(each)
 elif each in common_set2:
  concerned_in_set_2.add(each)
 else:
  concerned_in_no_set.add(each)
 #3. 显示
 if display:
 disp(concerned_in_set_1,'\n'+disp_columns[0]+concerned_column)
 disp(concerned_in_set_2,'\n'+disp_columns[1]+concerned_column)
 disp(concerned_in_no_set,'\n'+disp_columns[2]+concerned_column)
 #4. 返回DataFrame
 concerned_in_set_1_list, concerned_in_set_2_list = set2list(concerned_in_set_1, concerned_in_no_set)
 df = pd.DataFrame(concerned_in_set_1_list,columns = [disp_columns[0]])
 df = trans_pd(df,concerned_in_set_2,disp_columns[1])
 df = trans_pd(df,concerned_in_no_set,disp_columns[2],2)
 df.index = df.index + 1
 return df
def save2excel(df, concerned_column, savefile_sheet):
 L = len(savefile_sheet) - 1
 idx = 0
 for i in np.arange(L)+1:
 if concerned_column in savefile_sheet[i]:
  idx = i
  break
 if idx != 0: 
 names = locals()
 for i in np.arange(L)+1:
  if i != idx:
  names['df%s' % i] = pd.read_excel(savefile_sheet[0], sheet_name=savefile_sheet[i])
 writer = pd.ExcelWriter(savefile_sheet[0])
 for i in np.arange(L)+1:
  if i != idx:
  names['df%s' % i].to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[i])
  else:
  df.to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[i])
 writer.save()
 else: 
 names = locals()
 for i in np.arange(L)+1:
  names['df%s' % i] = pd.read_excel(savefile_sheet[0], sheet_name=savefile_sheet[i])
 writer = pd.ExcelWriter(savefile_sheet[0])
 for i in np.arange(L)+1:
  names['df%s' % i].to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[i])
 df.to_excel(writer, sheet_name=concerned_column)
 writer.save()
 print('writing success')
if __name__ == '__main__':
 for concerned_column in concerned_columns:
 df = get_df(loadfile_sheet,common_columns,
   concerned_column,disp_columns, display = True)
 save2excel(df, concerned_column, savefile_sheet)

version_final

相比较version_5，修复了一个bug，之前需要先验知识，现在更通用一点（prep函数取代了set2list函数）。

?
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
import os
import numpy as np
import pandas as pd
os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop')
print('work_directory: ', os.getcwd())
loadfile_sheet = ['理事与会员名单.xlsx','理事与会员名单']
common_columns = ['回执参加','回执不参加']
concerned_columns = ['理事','会员']
disp_columns = ['参会','不参会','未回执']
savefile_sheet = ['理事和会员回执统计.xlsx','理事回执统计','会员回执统计']
def disp(ss, cap, num = True):
 #功能：显示名单
 #ss : 名单集合
 #cap ：开头描述
 print(cap,'({})'.format(len(ss)))
 for i in range(np.ceil(len(ss)/5).astype(int)):
 pre = i * 5
 nex = (i+1) * 5
 #调整显示格式
 dd = ''
 for each in list(ss)[pre:nex]:
  if len(each) == 2:
  dd = dd + ' ' + each
  elif len(each) == 3:
  dd = dd + ' ' + each
  else:
  dd = dd + '' + each
 print('{:3.0f} -{:3.0f} {}'.format(i*5+1,(i+1)*5,dd))
def trans_pd(df,ll,cap,i=1):
 #功能：生成三列--空列、序号列、数据列
 #df : DataFrame结构
 #ll : 列表
 #cap : 显示的列名
 #i : 控制空列的名字
 df['_'*i]=pd.DataFrame([''])
 if len(set(ll)) == 1:
 df['序号{}'.format(i)] = np.NaN
 df[cap] = np.NaN
 else:
 df['序号{}'.format(i)] = pd.DataFrame(np.arange(len(set(ll))-1)+1)
 df[cap] = pd.DataFrame(ll)
 return df
def prep(ss, N):
 #功能：预处理，生成列表，并补齐到长度N
 #ss : 集体
 #N ：长度
 ll = list(ss)
 L = len(ll)
 ll.extend([np.NaN] * (N-L))
 return ll
def get_df(loadfile_sheet,common_columns,concerned_column,disp_columns, display = True):
 #1. 载入excel
 data = pd.read_excel(loadfile_sheet[0],loadfile_sheet[1])
 common_set1 = set(data[common_columns[0]])
 common_set2 = set(data[common_columns[1]])
 concerned_set = set(data[concerned_column])
 common_set1.discard(np.NaN)
 common_set2.discard(np.NaN)
 concerned_set.discard(np.NaN)
 #2. 统计
 concerned_in_set_1 = set([])
 concerned_in_set_2 = set([])
 concerned_in_no_set = set([])
 for each in concerned_set:
 if each in common_set1:
  concerned_in_set_1.add(each)
 elif each in common_set2:
  concerned_in_set_2.add(each)
 else:
  concerned_in_no_set.add(each)
 #3. 显示
 if display:
 disp(concerned_in_set_1,'\n'+disp_columns[0]+concerned_column)
 disp(concerned_in_set_2,'\n'+disp_columns[1]+concerned_column)
 disp(concerned_in_no_set,'\n'+disp_columns[2]+concerned_column)
 #4. 返回DataFrame
 N = np.max([len(concerned_in_set_1),len(concerned_in_set_2),len(concerned_in_no_set)])
 concerned_in_set_1_list = prep(concerned_in_set_1,N)
 concerned_in_set_2_list = prep(concerned_in_set_2,N)
 concerned_in_no_list = prep(concerned_in_no_set,N)
 df = pd.DataFrame(concerned_in_set_1_list,columns = [disp_columns[0]])
 df = trans_pd(df,concerned_in_set_2_list,disp_columns[1])
 df = trans_pd(df,concerned_in_no_list,disp_columns[2],2)
 df.index = df.index + 1
 return df
def save2excel(df, concerned_column, savefile_sheet):
 L = len(savefile_sheet) - 1
 idx = 0
 for i in np.arange(L)+1:
 if concerned_column in savefile_sheet[i]:
  idx = i
  break
 if idx != 0: #如果有对应sheet 
 names = locals()
 for i in np.arange(L)+1:
  if i != idx:
  names['df%s' % i] = pd.read_excel(savefile_sheet[0], sheet_name=savefile_sheet[i])
 writer = pd.ExcelWriter(savefile_sheet[0])
 for i in np.arange(L)+1:
  if i != idx:
  names['df%s' % i].to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[i])
  else:
  df.to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[i])
 writer.save()
 else: #如果没有对应sheet，创建一个新sheet 
 names = locals()
 for i in np.arange(L)+1:
  names['df%s' % i] = pd.read_excel(savefile_sheet[0], sheet_name=savefile_sheet[i])
 writer = pd.ExcelWriter(savefile_sheet[0])
 for i in np.arange(L)+1:
  names['df%s' % i].to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[i])
 df.to_excel(writer, sheet_name=concerned_column)
 writer.save()
 print('writing success')
if __name__ == '__main__':
 for concerned_column in concerned_columns:
 df = get_df(loadfile_sheet,common_columns,
   concerned_column,disp_columns, display = True)
 save2excel(df, concerned_column, savefile_sheet)

以上这篇python实战之实现excel读取、统计、写入的示例讲解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接：https://blog.csdn.net/StepLeave/article/details/51959798

  • Python
  • Excel
  • 读取
  • 统计
  • 写入

    • 延伸 · 阅读

    精彩推荐
    最近更新
    编辑推荐
    阅读排行
    热门标签
    2048 　 6006 　 contextlib 　 SLOTS 　 MELIAE 　 FEEDPARSER 　 暂存 　 持久性管理 　 pickle模块 　 THREADING 　 reduce 　 nignx 　 装饰器 　 函数式编程 　 兔子毒药 　 监控文件 　 流量监控 　 Web框架 　 办公工具 　 PIL库 　 高斯模糊 　 wxPython 　 import 　 自定义模块 　 Python开发 　 元类 　 metaclass 　 魔术方法 　 DNSPod 　 动态解析域名 　
    © 2019-2023 脚本之家 | 服务器之家(www.zzvips.com)旗下站点 版权所有关于我们联系我们版权申明网站地图