利用pandas怎么表格數據進行讀取

這篇文章給大家介紹利用pandas怎么表格數據進行讀取，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

業務需求

一個幾十萬條數據的Excel表格，現在需要拼接其中某一列的全部數據為一個字符串，例如下面簡短的幾行表格數據：

 現在需要將code的這一列用逗號,拼接為字符串，并且每個單元格數據都用單引號包含，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？當然方式有很多……

多行文本批量處理

有的時候，我們會遇到需要同時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，確實挺方便的。

• 選中需要操作的多行，按下Ctr+Shift+L即可同時編輯這些行

• 鼠標選中文本，反復按CTRL+D即可繼續向下同時選中下一個相同的文本進行同時編輯

• 鼠標選中文本，按下Alt+F3即可一次性選擇全部的相同文本進行同時編輯

如何節省效率

在工作中，可能會存在一些表格數據處理的情況，比如運營給你一個表格，表格里有類似：訂單號呀、產品ID啊、商品SKU等，需要你協助導出這些數據里的明細數據以便他們做分析用，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，是否想要做成一個工具來快速處理呢，也就是，這種批量拼接同樣格式的數據，我們可以寫一個小工具來實現，即快速又省事，可以大大減少重復的工作消耗。

pandas讀取表格數據并處理

這我們使用Python的pandas模塊來讀取表格指定某列的數據，再按照我們的拼接格式進行循環處理，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據。

sheet = pandas.read_excel(io=file_name, usecols=[line_num])
data = sheet.values.tolist()
str_data = ''
# 循環處理數據
print_msg('已獲取列數據條數[' + str(len(data)) + ']，開始處理數據……')
for x in range(len(data)):
  if str(data[x][0]) != 'nan':
    str_data += "'" + str(data[x][0]) + "',"

完整源碼

因為腳本需要多次使用，并且針對不同文件的不同列，所以，我們采用接受關鍵參數的形式，可以不改動任何代碼，就可以直接使用此腳本來完整我們的數據拼接，同時，我們還可以使用pyinstaller模塊來將腳本進行打包成exe的window可執行文件，使其在無Python的運行環境中也可以使用，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站Github上，大家有興趣的話，可以點擊查看哦，交個朋友地址：github.com/gxcuizy

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
拼接Excel表格單行數據，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__":
  # 獲取傳入參數
  file_name = input('請輸入當前目錄下的表格文件名（例如“01.xlsx”）：')
  line_num = input('請輸入要拼裝的數據第幾列（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)
  # 判斷輸入的行數是否為數字
  if line_num.isdigit() == False:
    print_msg('請輸入列數的數字')
    os.system("pause")
    exit(0)
  try:
    # 獲取表格數據
    print_msg('開始獲取文件[' + file_name + ']的第[' + str(line_num) + ']列數據')
    line_num = int(line_num) - 1
    sheet = pandas.read_excel(io=file_name, usecols=[line_num])
    data = sheet.values.tolist()
    str_data = ''
    # 循環處理數據
    print_msg('已獲取列數據條數[' + str(len(data)) + ']，開始處理數據……')
    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('數據處理完畢，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('數據寫入完畢.')
  except Exception as err_info:
    # 異常信息
    print_msg(str(err_info))
  # 防止exe程序執行結束閃退
  os.system("pause")

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