使用python完成如下任务,打开一个excel,文件名为1.xlsx,要求从第二行开始,如果同一列的数据相同,就合并单元格,最后输出excel文件
时间: 2023-02-19 20:09:29 浏览: 306
以下是实现此任务的python代码:
import openpyxl
# 打开excel文件
wb = openpyxl.load_workbook('1.xlsx')
# 获取激活的sheet
sheet = wb.active
# 从第二行开始
i = 2
# 比较上一行的数据
previous_data = sheet.cell(row=i-1, column=1).value
# 从第二行开始循环
while sheet.cell(row
相关问题
使用python完成如下任务,打开一个excel,文件名为1.xlsx,要求从第二行开始,如果同一列的数据相同,就合并单元格,最后输出excel文件...
您可以使用Python的openpyxl库来实现这个任务。下面是一个简单的实现:
```python
from openpyxl import load_workbook
# 打开Excel文件
workbook = load_workbook(filename="1.xlsx")
sheet = workbook.active
# 定义字典来存储每一列的值及其起始和终止行
values_dict = {}
# 遍历每一列
for column in sheet.columns:
# 从第二行开始遍历
current_row = 2
current_value = None
for cell in column[1:]:
if cell.value != current_value:
# 当前单元格的值与上一个不同,需要对上一个单元格进行合并
if current_value is not None and current_row > 2:
# 只有起始行不等于2时才需要合并
sheet.merge_cells(start_row=start_row, end_row=current_row-1, start_column=cell.column, end_column=cell.column)
# 更新当前值及起始行
current_value = cell.value
start_row = current_row
current_row += 1
# 处理最后一段相同值的单元格合并
if current_row > 2:
sheet.merge_cells(start_row=start_row, end_row=current_row-1, start_column=cell.column, end_column=cell.column)
# 保存Excel文件
workbook.save(filename="1_output.xlsx")
```
该脚本遍历每一列的每一个单元格,当单元格的值与上一个不同时,就对上一个单元格进行合并。最后保存输出的文件为"1_output.xlsx"。注意,这个实现假设每列的数据都已经按照相同值聚集在一起了。
现有txt文件“电影信息.txt”,其中三列分别为电影名称、导演和演员表,之间用分号分隔(同一个电影可能会有多个演员,每个演员姓名之间使用逗号分隔;同一部电影也可能有多个导演,多个导演之间用逗号分隔)使用openpyxl和matplotlab实现电影数据分析任务: 任务一:数据预处理 将txt格式的电影数据文件转换为xlsx格式,并按指定要求填入sheet,具体要求如下: 1. 读取电影数据文件“电影信息.txt”,文件中每行为一部电影的信息,电影信息中包括三个字段,以分号(;)分隔,三个字段分别为电影名称、导演和演员表。 2. 首先创建一个新的Excel文件,文件名为“电影信息统计.xlsx”。在该文件中创建一个名为“电影信息统计”的sheet。 3. 在“电影信息统计”sheet中,第一列为电影编号,第二列为电影名称,第三列为导演名称,第四列为演员名单。如果同一部电影有多个导演或演员,则在同一单元格中以逗号(,)分隔。 4. 文本中若有重复的电影,则只保留其第一次出现的信息。 5. 在完成数据填写后,保存Excel文件,关闭文件。上述任务要求通过定义函数来实现
好的,我会根据您提供的需求,为您编写Python脚本实现电影数据分析任务。
首先,我们需要安装两个库openpyxl和matplotlib,可以通过pip安装:
```
pip install openpyxl
pip install matplotlib
```
然后,我们需要读取电影数据文件“电影信息.txt”,并将其转换为xlsx格式的Excel文件。下面是实现代码:
```python
import os
import openpyxl
def txt_to_excel(file_path):
# 读取txt文件
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
lines = f.readlines()
# 创建新的Excel文件
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active
# 设置表头
ws.cell(row=1, column=1, value='电影编号')
ws.cell(row=1, column=2, value='电影名称')
ws.cell(row=1, column=3, value='导演名称')
ws.cell(row=1, column=4, value='演员名单')
# 去重并填写数据
movie_set = set()
movie_id = 1
for line in lines:
movie_info = line.strip().split(';')
if len(movie_info) != 3:
continue
movie_name, director, actors = movie_info
if movie_name in movie_set:
continue
movie_set.add(movie_name)
# 填写电影编号
ws.cell(row=movie_id+1, column=1, value=str(movie_id))
# 填写电影名称
ws.cell(row=movie_id+1, column=2, value=movie_name)
# 填写导演名称
ws.cell(row=movie_id+1, column=3, value=director)
# 填写演员名单
actor_list = actors.split(',')
actor_names = ''
for i, actor in enumerate(actor_list):
if i != 0:
actor_names += ', '
actor_names += actor.strip()
ws.cell(row=movie_id+1, column=4, value=actor_names)
movie_id += 1
# 保存Excel文件
excel_file = os.path.splitext(file_path)[0] + '.xlsx'
wb.save(excel_file)
return excel_file
```
以上代码中,我们定义了一个`txt_to_excel`函数,接受一个参数`file_path`,表示电影数据文件的路径。该函数首先读取文件中的所有行,然后创建一个新的Excel文件,并在其中创建一个名为“电影信息统计”的sheet。
接着,我们设置了表头并定义了一个`movie_set`集合,用于去重。然后,我们遍历所有行,并对每行进行处理。如果该行包含的字段数不等于3,则跳过该行。否则,将电影名称、导演和演员表分别赋值给`movie_name`、`director`和`actors`变量。如果该电影名称已经在`movie_set`集合中出现过,则跳过该行;否则,将其添加到`movie_set`集合中。
接着,我们填写电影编号、电影名称、导演名称和演员名单到Excel文件中。对于演员名单,我们将其按照逗号分隔,并在每个演员姓名之间添加一个空格。
最后,我们保存Excel文件,并返回文件路径。
接下来,我们需要实现数据可视化任务。具体要求是:统计每个导演执导的电影数量,并将结果绘制成柱状图。下面是实现代码:
```python
import openpyxl
import matplotlib.pyplot as plt
def visualize_data(excel_file):
# 读取Excel文件
wb = openpyxl.load_workbook(excel_file)
ws = wb.active
# 统计每个导演执导的电影数量
director_dict = {}
for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
director = row[2]
if director in director_dict:
director_dict[director] += 1
else:
director_dict[director] = 1
# 绘制柱状图
plt.bar(range(len(director_dict)), list(director_dict.values()), align='center')
plt.xticks(range(len(director_dict)), list(director_dict.keys()), rotation=90)
plt.xlabel('导演名称')
plt.ylabel('电影数量')
plt.title('导演执导的电影数量统计')
plt.show()
```
以上代码中,我们定义了一个`visualize_data`函数,接受一个参数`excel_file`,表示已经处理好的Excel文件的路径。该函数首先读取Excel文件,并遍历所有行,统计每个导演执导的电影数量,将结果存储在`director_dict`字典中。
接着,我们使用`matplotlib`库绘制柱状图。我们将`director_dict`字典的键和值分别传递给`plt.xticks`和`plt.bar`函数,用于设置X轴刻度和绘制柱状图。
最后,我们设置柱状图的X轴标签、Y轴标签和标题,并通过`plt.show`函数显示柱状图。
综上所述,我们可以将以上两个函数整合到一个可执行的Python脚本中,实现电影数据分析任务。
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