用python批量处理excel,python办公自动化教程百度资源
本文主要为大家介绍Python办公自动化批量处理文件实现实例，有需要的朋友可以借鉴一下，希望能有所帮助。祝大家进步很大，早日升职加薪。
00-1010简介需求分析Python实现结论
目录
不难说，工作中最麻烦的事情就是用同样的方法处理一堆文件夹里的文件，但是很复杂。所以一定要记得使用Python遇到机械操作的时候要合理偷懒！今天我用Python通过处理微博的热搜数据来批量处理文件夹中的文件，主要会涉及到：
Python批量读取不同的文件夹()Pandas数据处理()Python操作Markdown文件()
引言
先说明一下需要完成的任务。这是我们的文件夹结构。
因为没有办法爬微博的历史热搜，所以只能写一个爬虫每天定时抓取保存热搜，所以我在分析数据的时候，用了上图所示的数据。日常数据以玩偶的形式保存在三级目录中，热搜保存在markdown文件中。我打开就是这种情况。
我要做的就是把这三个月的微博热搜数据处理成这样。
这很难吗？如果手动的话，你只要依次点击三次，进入日常数据文件夹，然后打开md文件，手动复制粘贴到Excel中即可。如果没有几万块的数据，可以一整天不吃饭！现在我们来看看如何用Python光速处理。
需求分析
在操作之前，我们先思考一下如何使用Python。其实和手工流程差不多：先把所有文件都读完，然后每天处理保存数据。所以第一步是提取我们需要的所有文件路径，先导入到相关的库中。
进口熊猫作为pd
导入操作系统
导入全球
从pathlib导入路径
读取所有文件名的方法有很多，比如使用OS模块。
但是由于我们是多层文件夹，使用OS模块只能一层一层的读取，写多个循环效率很低，所以告别os.path，使用Pathlib进行操作，三行代码就可以完成。见评论。
从pathlib导入路径
p=Path(/users/liuhan Shuo/desktop/hot search data/)#初始化并构造Path对象
File=list (p.glob (* */*。md)) #获取所有降价文件`/pre
看看结果吧。
成功读取热搜数据下多层文件夹中的所有md文件！但是新的问题来了。每天有两个热搜总结，一个在11点，一个在23点。考虑到将会有重合的数据，我们将在处理它们之前对它们进行去重复，这很简单。不管是用正则表达式，还是按奇偶位置提取，这里我用lambda表达式来得到。
file=list(filter(lambda x : str(x))。find (23磅)=0，FileList))
现在我们每天只剩下23个热搜数据。虽然它是一个markdown文件，但Python仍然可以轻松处理它。让我们打开其中的一个看看。
使用with语句打开文件的方式和打开其他文件的方式类似，返回一个列表，但是这个列表不能被我们直接使用。第一个元素包含时间，后面几天的热搜和热度不直接存储，包含一些markdown语法中无用的符号和换行符。清理这些数据是常规操作。就用下面这段代码，主要用正则表达式，读注释。
用打开(文件)作为f:
lines=f.readlines()
Lines=[i.strip() for i in lines] #删除空字符
数据=列表(过滤器(无，行))
删除数据[0]
数据=数据[0:100]
Date=re.findall (year(。)2 ，字符串(文件))[0]
内容=数据[:2] #奇偶校验分区
rank=data[1:2]
#摘录内容和排名
对于范围内的I(len(content)):
content[i]=re.findall(、(。)，内容[i])[0]
对于范围内的I(len(rank)):
rank[i]=re.findall((。)，排名[i])[0]`的
最后，您只需要编写一个遍历每一天的文件并清理它，然后创建一个DataFrame来存储每一天的数据。
如你所见，我们没有使用太复杂的代码就成功地实现了我们的需求！
Python实现
以上是用Python解放双手，再次偷懒的案例。你可能在日常工作中读不到Markdown文件，但是通过这个案例，希望你能学会如何批量处理文件夹，批量读取清理数据。更重要的是，在工作和学习中，遇到需要重复运算的任务时，能想到用Python自动解决吗？
源代码
以上是Python OA批处理文件实现实例的详细内容。关于Python OA批处理文件的更多信息，请关注盛行IT软件开发工作室的其他相关文章！
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