python怎么做excel的数据处理,从零基础开始用Python处理Excel数据

　　一、pandas的安装：

　　1.安装熊猫其实是非常简单的，熊猫依赖处理超过的读操作模块，所以我们需要提前安装这个，安装命令是：pip安装读操作

　　2.开始安装熊猫，安装命令是：pip安装熊猫

　　二、读取excel文件

　　webservice_testcase.xlsx结构如下：

　　1.首先我们应该先将这个模块导入

　　2.读取表单中的数据：进口有限公司

　　sheet=PD。read _ excel( test _ data \ \ web service _ test case。xlsx )#这个会直接默认读取到这个超过的第一个表单

　　data=sheet.head()#默认读取前5行数据

　　打印(获取到所有的值： { 0 } .格式（数据))#格式化输出3.也可以通过指定表单名来读取数据

　　sheet=PD。read _ excel( test _ data \ \ web service _ test case。xlsx ，sheet_name=userRegister )

　　data=sheet.head()#默认读取前5行数据

　　打印(获取到所有的值： { 0 } .格式（数据))#格式化输出4.通过表单索引来指定要访问的表单，0表示第一个表单，也可以采用表单名和索引的双重方式来定位表单，也可以同时定位多个表单，方式都罗列如下所示

　　sheet=PD。read _ excel( test _ data \ \ web service _ test case。xlsx ，sheet_name=[sendMCode ， userRegister])#可以通过表单名同时指定多个

　　# sheet=PD。read _ excel( test _ data \ \ web service _ test case。xlsx ，sheet_name=0)#可以通过表单索引来指定读取的表单

　　# sheet=PD。read _ excel( test _ data \ \ web service _ test case。xlsx ，sheet_name=[sendMCode ，1])#可以混合的方式来指定

　　# sheet=PD。read _ excel( test _ data \ \ web service _ test case。xlsx ，sheet_name=[1，2])#可以通过索引同时指定多个

　　data=sheet.values#获取所有的数据，注意这里不能用头部()方法

　　打印(获取到所有的值： { 0 } .格式（数据))#格式化输出二、操作Excel中的行列

　　1.读取制定的某一行数据：

　　sheet=PD。read _ excel( web服务_测试用例。xlsx )#这个会直接默认读取到这个超过的第一个表单

　　data=sheet.ix[0].值#0表示第一行这里读取数据并不包含表头

　　打印(读取指定行的数据：\n{0} .格式（数据))得到了如下结果：

　　2.读取指定的多行：

　　sheet=PD。read _ excel( test _ data \ \ web service _ test case。xlsx )#这个会直接默认读取到这个超过的第一个表单

　　data=sheet.ix[[0，1]].值#0表示第一行这里读取数据并不包含表头

　　打印(读取指定行的数据：\n{0} .格式（数据))得到了如下的结果：

　　3.读取指定行列的数据：

　　sheet=PD。read _ excel( test _ data \ \ web service _ test case。x

　　lsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单

　　data=sheet.ix[0,1]#读取第一行第二列的值

　　print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))得到了如下结果：

　　4.读取指定的多行多列的值：

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')
　　data=sheet.ix[[1,2],['method','description']].values#读取第二行第三行的method以及description列的值，这里需要嵌套列表
　　print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

得到了如下的结果：

　　5.读取所有行指定的列的值：

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')
　　data=sheet.ix[:,['method','description']].values#读取第二行第三行的method以及description列的值，这里需要嵌套列表
　　print("读取指定行的数据：\n{0}".format(data))

得到了如下的结果：

　　6.获取行号输出：

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')
　　print("输出行号列表",sheet.index.values)

得到了如下的结果：

　　7.获取列名输出：

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')
　　print("输出列标题",sheet.columns.values)

得到了如下的结果：

　　8.获取指定行数的值：

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')
　　print("输出值",sheet.sample(2).values)

9.获取指定列的值

sheet=pd.read_excel('test_data\\webservice_testcase.xlsx')
　　print("输出值",sheet['description'].values)

得到了如下的结果：

　　三、将excel中的每一条数据处理成字典,然后让如一个列表中

test_data=[]
　　sheet=pd.read_excel(self.file_name,sheet_name=key)
　　foriinsheet.index.values:#获取行号的索引，并对其进行遍历：#根据i来获取每一行指定的数据并利用to_dict转成字典
　　row_data=sheet.ix[i,['id','method','description','url','param','ExpectedResult']].to_dict()
　　test_data.append(row_data)

另外，我们可以把测试用例相关的东西写入一个配置文件当中，读取的时候可以根据配置文件中的内容来进行读取：

　　配置文件如下：

[CASECONFIG]
　　sheet_list={'sendMCode':'all',
　　'userRegister':'all',
　　'verifyUserAuth':'all',
　　'bindBankCard':[]
　　}

配置文件处理.py代码如下：

importconfigparser
　　classReadConfig:
　　defread_config(self,file_path,section,option):
　　cf=configparser.ConfigParser()
　　cf.read(file_path,encoding="utf-8")
　　value=cf.get(section,option)
　　returnvalue

project_path.py代码如下：

importos
　　Project_path=os.path.split(os.path.split(os.path.realpath(__file__))[0])[0]
　　#配置文件路径
　　case_config_path=os.path.join(Project_path,'config','case.config')
　　#测试用例的路径
　　test_cases_path=os.path.join(Project_path,'test_data','webservice_testcase.xlsx')

然后我们把读取excel中的内容封装成一个类，代码示例如下：

fromcommonimportproject_pathfromcommon.read_configimportReadConfigasRC
　　importpandasaspd
　　classDoExcel:
　　def__init__(self,file_name):
　　self.file_name=file_name
　　self.sheet_list=eval(RC().read_config(project_path.case_config_path,'CASECONFIG','sheet_list'))
　　defdo_excel(self):
　　test_data=[]
　　forkeyinself.sheet_list:
　　ifself.sheet_list[key]=='all':#读取所有的用例
　　sheet=pd.read_excel(self.file_name,sheet_name=key)
　　foriinsheet.index.values:#获取行号的索引，并对其进行遍历：
　　#根据i来获取每一行指定的数据并利用to_dict转成字典
　　row_data=sheet.ix[i,['id','method','description','url','param','ExpectedResult']].to_dict()
　　test_data.append(row_data)
　　else:
　　sheet=pd.read_excel(self.file_name,sheet_name=key)
　　foriinself.sheet_list[key]:#根据list中的标号去读取excel指定的用例
　　row_data=sheet.ix[i-1,['id','method','description','url','param','ExpectedResult']].to_dict()
　　test_data.append(row_data)
　　returntest_data
　　if__name__=='__main__':
　　test_data=DoExcel(project_path.test_cases_path).do_excel()
　　print(test_data)

如果将配置改成如下内容：

[CASECONFIG]
　　sheet_list={'sendMCode':[1,3,5],
　　'userRegister':[],
　　'verifyUserAuth':[],
　　'bindBankCard':[]
　　}

我们将会得到如下的运行结果：

[{:1,:,:,:,:,:},
　　{:3,:,:,:,:,:},
　　{:5,:,:,:,:,:}]

到此，将excel中的用例数据读取成为[{key1:value1},{key2:value2},...,{keyn:valuen}]这样的形式已经完毕，但是还有很多东西需要完善，比如用例中完成参数的替换，测试完成后回写测试数据到excel对应的表格中等等内容。

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