现有一张表格,采用pandas读取模板xls文件,遍历表格中的行,行表头与模板相同的数据添加到模板新的一行中,模板中表头与行表头不对应的列设置为默认

时间: 2024-02-09 12:09:04 浏览: 64

好的,我明白了。你的第一个问题是如何在遍历表格中的行时,将与模板相同的数据添加到新的一行中,而将表头不对应的列设置为默认值。

首先,你可以使用 Pandas 库中的 read_excel() 函数读取模板 xls 文件,并使用 loc[] 函数遍历表格中的每一行。在遍历过程中,你可以使用 if 语句判断该行的表头是否与模板相同,如果相同,则将该行的数据添加到模板的新行中;否则,将该列设置为默认值。

下面是一个示例代码:

import pandas as pd

# 读取模板文件
template = pd.read_excel('template.xls')

# 遍历表格中的每一行
for index, row in template.loc[]:
    # 判断表头是否与模板相同
    if row['表头'] == '模板相同的表头':
        # 将该行的数据添加到新的一行中
        new_row = {'列1': row['列1'], '列2': row['列2'], ...}
        template = template.append(new_row, ignore_index=True)
    else:
        # 将该列设置为默认值
        template.at[index, '表头不对应的列'] = '默认值'

注意,上述代码仅是一个示例,具体实现需要根据你的具体需求进行调整。

相关问题

现有一张示例表格,采用pandas读取模板xls文件,遍历示例表格中的行,行表头与模板相同的数据添加到模板新的一行中,模板中表头与行表头不对应的列设置为默认

好的,我明白了。你的问题是如何在遍历示例表格中的行时,将与模板相同的数据添加到新的一行中,而将表头不对应的列设置为默认值。

首先,你需要使用 Pandas 库中的 read_excel() 函数读取模板 xls 文件和示例表格 xls 文件,然后分别获取它们的表头。接着,你可以使用 loc[] 函数遍历示例表格中的每一行。在遍历过程中,你可以使用 if 语句判断该行的表头是否与模板相同,如果相同,则将该行的数据添加到模板的新行中;否则,将该列设置为默认值。

下面是一个示例代码:

import pandas as pd

# 读取模板文件
template = pd.read_excel('template.xls')
template_columns = template.columns.tolist()

# 读取示例表格文件
example = pd.read_excel('example.xls')
example_columns = example.columns.tolist()

# 遍历示例表格中的每一行
for index, row in example.loc[]:
    # 判断表头是否与模板相同
    if row.name in template_columns:
        # 将该行的数据添加到新的一行中
        new_row = {}
        for column in template_columns:
            if column in example_columns:
                new_row[column] = row[column]
            else:
                new_row[column] = '默认值'
        template = template.append(new_row, ignore_index=True)
    else:
        # 将该列设置为默认值
        for column in template_columns:
            if column not in example_columns:
                template.at[index, column] = '默认值'

注意,上述代码仅是一个示例,具体实现需要根据你的具体需求进行调整。

python 使用pandas库,使用 pandas 库中的 read_excel 函数和 MultiIndex 类型来读取合并单元格表头,操作excel文件“data\推送名单.xlsx”,遍历循环读取所有sheet表,读取表头“接收人工号”的所在列数据data1和读取合并单元格表头“推送内容”的所在的合并列的所有数据data2(示列:B列,C列,D列的第一行是合并单元格,是‘推送内容’表头),合并data1,data2为一个总数据data,定义一个字典dictext,定义一个字符串strtext,对data做遍历循环,其中包含的data1表头“接收人工号”的列单元格数据为字典的key值,其中包含的data2的表头为“推送内容”的合并列数据做字符串拼接strtext(表头为“推送内容”的合并列的单元格数据有转行,有特殊符号),strtext做字典的value值,每行遍历都重置strtext 相关所有代码

以下是您所需的代码:

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件中的所有表格
xls = pd.ExcelFile('data/推送名单.xlsx')

# 定义一个空 DataFrame 存放所有表格数据
data = pd.DataFrame()

# 遍历所有表格
for sheet_name in xls.sheet_names:
    # 读取表格数据,跳过前两行
    df = pd.read_excel(xls, sheet_name, header=2)
    
    # 读取表头为“接收人工号”的列单元格数据
    data1 = df['接收人工号']
    
    # 读取表头为“推送内容”的合并列的所有数据,合并为一个 Series
    data2 = pd.concat([df.iloc[:, i] for i in range(1, 4)], ignore_index=True)
    
    # 合并 data1 和 data2 为一个总数据
    data = pd.concat([data, pd.concat([data1, data2], axis=1)], ignore_index=True)

# 定义一个字典存放数据
dictext = {}

# 遍历 data
for i in range(len(data)):
    # 读取“接收人工号”列单元格数据作为字典的 key 值
    key = data.iloc[i, 0]
    
    # 读取“推送内容”列的合并列数据作为字典的 value 值
    value = ''
    for j in range(1, 4):
        if pd.notnull(data.iloc[i, j]):
            value += str(data.iloc[i, j])
    
    # 将 value 值存入字典,如果 key 已存在,则拼接 value 值
    if key in dictext:
        dictext[key] += value
    else:
        dictext[key] = value

这段代码可以实现以下功能:

  1. 使用 pandas 库的 read_excel 函数读取 Excel 文件中的所有表格。
  2. 使用 MultiIndex 类型读取合并单元格表头。
  3. 遍历循环读取所有表格的数据,并将读取到的数据合并为一个总数据。
  4. 遍历循环总数据,将“接收人工号”列单元格数据作为字典的 key 值,将“推送内容”列的合并列数据作为字典的 value 值进行字符串拼接,并存入字典中。

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