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Python 自动整理 Excel 表格

我相信我的很多朋友会在日常工作中使用Excel处理各种形式的文件,甚至更多的时间可能需要花费大量时间来做冗长而耗时的表格。最近,一位朋友询问您是否可以通过编程来减少表单上的工作量。现在我们将使用Instance自动化Python表。

首先我们有这样一个数据表source.csv:

我们需要做的是从上表中提取数据以生成满足以下要求的表单:

按照分组列表group.xls组织数据表中的数据:

要呈现的最终数据项目:

其中“K data/60”是数据表中“data K”/60之后保留的2位十进制数

让我们看看手动Excel如何处理上述要求:将source.csv数据放入与group.xls匹配的组成员中,最后过滤所需的数据项,然后对特定的“数据K”执行操作。

那么Python如何工作?在这里,我们需要使用功能强大的pandas库。

Pandas是一个基于NumPy的工具,用于解决数据分析任务。 Pandas包含大量库和一些标准数据模型,以提供有效操作大型数据集所需的工具。 Pandas提供了许多功能和方法,使我们能够快速,轻松地处理数据。您很快就会发现,这是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。熊猫百度百科全书

首先导入pandas库并使用相关函数读取csv和xls表的内容:

我们可以先过滤source.csv中的数据项。所需的数据项是“角色”,“数字”,“数据B”,“数据C”,“数据D”和“数据K”:

下一步是根据分组角色匹配角色数据。请注意,group.xls和source.csv有一个“角色”项,我们可以使用它来合并两个表以形成匹配的填充效果。

接下来,我们在第二列中的操作之?蟛迦搿笆軰/60”:

最后,我们将生成的数据格式写入新的xlsx表:

生成的表单将自动生成如下:

这是在Excel表格中组织的Python代码的简单实现

以下是为您编制的一整套最新的19年Python视频信息。

我希望能帮到你,谢谢你的支持

IT Dove

2019.08.16 14: 26

字数748

我相信我的很多朋友会在日常工作中使用Excel处理各种形式的文件,甚至更多的时间可能需要花费大量时间来做冗长而耗时的表格。最近,一位朋友询问您是否可以通过编程来减少表单上的工作量。现在我们将使用Instance自动化Python表。

首先我们有这样一个数据表source.csv:

我们需要做的是从上表中提取数据以生成满足以下要求的表单:

按照分组列表group.xls组织数据表中的数据:

要呈现的最终数据项目:

其中“K data/60”是数据表中“data K”/60之后保留的2位十进制数

让我们看看手动Excel如何处理上述要求:将source.csv数据放入与group.xls匹配的组成员中,最后过滤所需的数据项,然后对特定的“数据K”执行操作。

那么Python如何工作?在这里,我们需要使用功能强大的pandas库。

Pandas是一个基于NumPy的工具,用于解决数据分析任务。 Pandas包含大量库和一些标准数据模型,以提供有效操作大型数据集所需的工具。 Pandas提供了许多功能和方法,使我们能够快速,轻松地处理数据。您很快就会发现,这是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。熊猫百度百科全书

首先导入pandas库并使用相关函数读取csv和xls表的内容:

我们可以先过滤source.csv中的数据项。所需的数据项是“角色”,“数字”,“数据B”,“数据C”,“数据D”和“数据K”:

下一步是根据分组角色匹配角色数据。请注意,group.xls和source.csv有一个“角色”项,我们可以使用它来合并两个表以形成匹配的填充效果。

接下来,我们在第二列中的操作之后插入“数据K/60”:

最后,我们将生成的数据格式写入新的xlsx表:

生成的表单将自动生成如下:

这是在Excel表格中组织的Python代码的简单实现

以下是为您编制的一整套最新的19年Python视频信息。

我希望能帮到你,谢谢你的支持

我相信我的很多朋友会在日常工作中使用Excel处理各种形式的文件,甚至更多的时间可能需要花费大量时间来做冗长而耗时的表格。最近,一位朋友询问您是否可以通过编程来减少表单上的工作量。现在我们将使用Instance自动化Python表。

首先我们有这样一个数据表source.csv:

我们需要做的是从上表中提取数据以生成满足以下要求的表单:

按照分组列表group.xls组织数据表中的数据:

要呈现的最终数据项目:

其中“K data/60”是数据表中“data K”/60之后保留的2位十进制数

让我们看看手动Excel如何处理上述要求:将source.csv数据放入与group.xls匹配的组成员中,最后过滤所需的数据项,然后对特定的“数据K”执行操作。

那么Python如何工作?在这里,我们需要使用功能强大的pandas库。

Pandas是一个基于NumPy的工具,用于解决数据分析任务。 Pandas包含大量库和一些标准数据模型,以提供有效操作大型数据集所需的工具。 Pandas提供了许多功能和方法,使我们能够快速,轻松地处理数据。您很快就会发现,这是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。熊猫百度百科全书

首先导入pandas库并使用相关函数读取csv和xls表的内容:

我们可以先过滤source.csv中的数据项。所需的数据项是“角色”,“数字”,“数据B”,“数据C”,“数据D”和“数据K”:

下一步是根据分组角色匹配角色数据。请注意,group.xls和source.csv有一个“角色”项,我们可以使用它来合并两个表以形成匹配的填充效果。

接下来,我们在第二列中的操作之后插入“数据K/60”:

最后,我们将生成的数据格式写入新的xlsx表:

生成的表单将自动生成如下:

这是在Excel表格中组织的Python代码的简单实现

以下是为您编制的一整套最新的19年Python视频信息。

我希望能帮到你,谢谢你的支持