pands提取列的值并重新排序

时间: 2024-02-09 09:11:48 浏览: 73

python pands实现execl转csv 并修改csv指定列的方法

### Python Pandas 实现 Excel 转 CSV 并修改 CSV 指定列的方法在数据分析领域，Pandas 是一个非常强大的 Python 库，它提供了大量用于数据操作和分析的功能。本文将详细介绍如何使用 Pandas 将 Excel 文件转换为 CSV 文件，并在此过程中修改 CSV 文件中的特定列。 #### 一、环境配置与依赖安装为了能够运行本文中的代码示例，首先确保您的开发环境中已经安装了以下 Python 包： - `pandas`: 用于数据处理。 - `numpy`: 用于数值计算。可以通过 pip 安装这些包： ```bash pip install pandas numpy ``` #### 二、转换 Excel 文件为 CSV 文件本节将介绍如何使用 Pandas 将 Excel 文件转换成 CSV 文件。示例代码中定义了一个函数 `execl2csvbypandas`，该函数接受三个参数：`dirs`（Excel 文件所在的目录），`excel_file`（Excel 文件名），以及 `addStr`（布尔值，表示是否需要对转换后的 CSV 文件进行进一步处理）。 ```python def execl2csvbypandas(dirs, excel_file, addStr): newdir = os.path.join(dirs, "csvdir") if not os.path.isdir(newdir): os.makedirs(newdir) filename = os.path.splitext(excel_file) data_xls = pd.read_excel(os.path.join(dirs, excel_file), 'Sheet1', index_col=0) csvname = os.path.join(newdir, filename[0].join(['sheet1', '.csv'])) data_xls.to_csv(csvname, encoding='gbk') if True == addStr: addBOQ(newdir, csvname) ``` 在这个过程中，首先创建一个名为 `csvdir` 的新目录来存放转换后的 CSV 文件。然后读取 Excel 文件，并将其保存为 CSV 格式。 #### 三、修改 CSV 文件中的指定列除了简单的格式转换外，我们还需要修改 CSV 文件中的特定列。这里以 `BOQ条码` 列为例，我们需要在这一列的每个元素前加上 "BOQ" 字符串。这部分功能由 `addBOQ` 函数完成： ```python def appendStr(strs): return "BOQ" + strs def addBOQ(dirs, csv_file): data = pd.read_csv(os.path.join(dirs, csv_file), encoding="gbk") data = data[data[u"BOQ条码"] != 'None'] data[u"BOQ条码"] = data[u"BOQ条码"].astype(np.str) data[u"BOQ条码"] = data[u"BOQ条码"].apply(appendStr, 1) data.to_csv(os.path.join(dirs, csv_file), index=False, encoding="gbk") ``` `addBOQ` 函数首先读取 CSV 文件，接着筛选出 `BOQ条码` 不为空的数据行，再将 `BOQ条码` 列的每个元素转换为字符串类型，并使用 `appendStr` 函数添加 "BOQ" 前缀，最后将更新后的数据写回 CSV 文件。 #### 四、批量处理 Excel 文件如果需要处理同一目录下的多个 Excel 文件，可以使用递归函数 `os.path.walk` 来遍历目录结构，并对每个 Excel 文件执行转换和修改操作： ```python def procExeclFiles(arg, dirs, files): print arg for f in files: file_path = os.path.join(dirs, f) if os.path.isfile(file_path): print f execl2csvbypandas(dirs, f, arg) if __name__ == "__main__": # 遍历目录，并把该目录下的 Excel 文件转为 CSV，然后存入该目录下 csvdir 目录下 # 传参数 True 时，是给 CSV 中 BOQ 条码列添加 BOQ 字符串，一般为 False os.path.walk(r"C:\Users\Desktop\test", procExeclFiles, (True)) ``` 这段代码通过 `os.path.walk` 遍历指定目录，对每个找到的 Excel 文件调用 `execl2csvbypandas` 进行转换，并根据需要修改 CSV 文件中的指定列。 #### 五、总结通过上述步骤，我们可以高效地将 Excel 文件转换为 CSV 格式，并且在转换过程中灵活地修改 CSV 文件中的指定列。这对于数据清洗和预处理来说是非常有用的。希望本文能帮助到正在处理类似问题的朋友。

可以使用 Pandas 的 `sort_values()` 方法来重新排序 DataFrame 中的列：假设有一个 DataFrame 叫做 `df`，其中包含列名为 `column_name` 的列，可以使用以下代码来提取该列的值并重新排序： ``` sorted_column_values = df['column_name'].sort_values() ``` 这将返回一个 Series 对象，其中包含按升序排序后的列值。如果要按降序排序，可以将 `ascending` 参数设置为 False： ``` sorted_column_values = df['column_name'].sort_values(ascending=False) ```

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