Python如何处理Excel表格?良心推荐!-简书,python批量处理excel并汇总

　　相信很多朋友在日常工作中都会用到Excel处理各种表格文件，甚至更多的可能会花大量的时间做繁琐耗时的表格排序。今天我们就用Python来实现表格的自动排序。

　　首先我们有这样一个数据表source.csv:

　　我们需要做的是从上面的表中提取数据，以生成满足以下要求的表：

　　根据以下分组列表group.xls组织数据表中的数据：

　　最终呈现的数据项：

　　其中“k数据/60”是数据表中“k数据”/60之后保留的2个小数位。

　　方法常规Excel是如何处理上述要求的：读取source.csv数据表中的每一条数据，放入group.xls匹配的分组成员中，最后筛选出需要的数据项，然后对具体的数据k 进行操作。

　　那么Python会如何操作呢？这里我们需要使用强大的熊猫库。

　　导入熊猫库，通过相关函数读取csv和xls表格内容：

　　将熊猫作为pd导入

　　#读取group.xls的分组信息

　　group=pd.read_excel(group.xls ，header=None)

　　Group.columns=[ group ， role]

　　打印(组)

　　#读取source.csv以获取所有成员数据

　　source=pd.read_csv(source.csv )

　　打印(来源)

　　首先过滤source.csv中的数据项，所需数据项为角色，数字，数据B ，数据C ，数据D 和数据K :

　　#通过iloc[:[列坐标]]找到所需的列数据

　　filter_merge=source.iloc[:[0，2，4，5，6，13]]

　　打印(过滤合并)

　　根据分组角色匹配角色数据。请注意，group.xls和source.csv共享一个“角色”项目。我们可以通过此项将两个表格合并，形成匹配的填充效果。

　　Combine=pd.merge (group，filter _ merge，on= role )

　　在第二栏中插入计算的“数据K/60 ”:

　　Combine.insert(1，数据K/60 ，round(filter_merge[数据K]/60，2))

　　将生成的数据格式写入新的xlsx表：

　　combine . to _ excel(excel _ writer= result . xlsx ，index=False)

　　自动生成的表单如下：

　　以上是Excel表格排序的Python代码的简单实现。在操作过程中，也有几个问题贴在这里供大家参考：

　　导入熊猫时可能会报错！解决方法：根据错误信息安装所需的相关模块。

　　要整理的电脑是公司电脑，无法连接外网下载Python！解决方法：先从外网电脑上下载Python安装文件和相关模块安装文件，复制到非网络电脑上安装。

　　以上表格排序的例子在实际工作中有参考意义吗？答：本文中表格的原型是员工的工作记录，按照员工群体进行相关数据统计。根据这个简单的Python模板可以实现类似的分组统计成员数据。

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