import pandas as pd data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\MISPOS明细.xlsx',dtype={'商户编号':str,'终端编号':str, '处理情况': str}) rows = data.shape[0] department_list = [] for i in range(rows): temp = data["省份"][i] if temp not in department_list: department_list.append(temp) for department in department_list: new_df = pd.DataFrame() for i in range(0, rows): if data["省份"][i] == department: new_df = pd.concat([new_df, data.iloc[[i], :]], axis=0, ignore_index=True) new_df = data[(data["省份"] == department) & (data["处理情况"] == "未处理")] new_df.to_excel(str(department) + "旧机具未处理明细" + ".xlsx", sheet_name=department, index=False)
时间: 2024-03-14 22:46:02 浏览: 22
这段代码是用来实现按照省份将数据进行分类并生成不同的 Excel 文件的,但是循环部分可以使用 Pandas 的 groupby 方法来实现更高效的分组。以下是代码修改建议:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\MISPOS明细.xlsx', dtype={'商户编号':str,'终端编号':str, '处理情况': str})
# 按照省份和处理情况分组
grouped = data.groupby(["省份", "处理情况"])
# 生成全量文件
data.to_excel("全量文件.xlsx", index=False)
# 按照省份生成文件
for name, group in grouped:
province, status = name
group.to_excel(f"{province}{status}旧机具明细.xlsx", sheet_name=f"{province}{status}", index=False)
```
这样就可以实现更高效的分组和处理,并且生成的文件名包含了处理情况信息。
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import pandas as pd import datetime data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\MISPOS明细.xlsx',dtype={'商户编号':str,'终端编号':str}) rows = data.shape[0] # 获取行数 shape[1]获取列数 department_list = [] for i in range(rows): temp = data["省份"][i] if temp not in department_list: department_list.append(temp) # 将省份的分类存在一个列表中 for department in department_list: new_df = pd.DataFrame() for i in range(0, rows): if data["省份"][i] == department: new_df = pd.concat([new_df, data.iloc[[i], :]], axis=0, ignore_index=True) # 上面的循环效率太低了,这么做太蠢了,其实可以用pandas的条件筛选 new_df = data[data["省份"] == department] # 如果多条件筛选,new_df = data[(data["省份"] == department)&()&()] 括号里写条件用 & 连起来 new_df.to_excel(str(department) +"旧机具未处理明细" + ".xlsx", sheet_name=department, index=False)
您好,看起来这段代码是将一个 Excel 文件按照“省份”进行分类,并将分类后的结果保存到不同的 Excel 文件中。如果您想要增加一个筛选条件来选择“旧机具未处理”的数据,可以按照以下方式进行修改:
1. 在读入数据时需要将“处理情况”这一列的数据类型设置为字符串,代码如下:
```
data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\MISPOS明细.xlsx', dtype={'商户编号': str, '终端编号': str, '处理情况': str})
```
2. 接着,可以使用 Pandas 的条件筛选功能,选择“处理情况”为“旧机具未处理”的数据,代码如下:
```
new_df = data[(data["省份"] == department) & (data["处理情况"] == "旧机具未处理")]
```
3. 最后,将筛选后的数据保存到新的 Excel 文件中,代码如下:
```
new_df.to_excel(str(department) + "_旧机具未处理明细" + ".xlsx", sheet_name=department, index=False)
```
上面这行代码中的“_旧机具未处理明细”可以根据您的需求进行修改。
import pandas as pd import datetime now = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d') # 获取当前日期,格式为年月日 data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\MISPOS明细.xlsx',dtype={'商户编号':str,'终端编号':str, '处理情况': str}) rows = data.shape[0] # 获取行数 shape[1]获取列数 department_list = [] for i in range(rows): temp = data["省份"][i] if temp not in department_list: department_list.append(temp) # 将省份的分类存在一个列表中 for department in department_list: new_df = pd.DataFrame() for i in range(0, rows): if data["省份"][i] == department: new_df = pd.concat([new_df, data.iloc[[i], :]], axis=0, ignore_index=True) # 上面的循环效率太低了,这么做太蠢了,其实可以用pandas的条件筛选 new_df = data[data["省份"] == department] # 如果多条件筛选,new_df = data[(data["省份"] == department)&()&()] 括号里写条件用 & 连起来 new_df.to_excel(str(department) +"旧机具未处理明细" + ".xlsx", sheet_name=department, index=False)
这段代码的作用是读取一个名为"MISPOS明细.xlsx"的Excel文件,将数据根据"省份"这一列进行分类,然后分别保存到以省份名称命名的Excel文件中,文件名格式为"省份名称 + 旧机具未处理明细 + .xlsx"。具体步骤如下:
1.使用Pandas库中的read_excel()函数读取Excel文件,指定dtype参数为{'商户编号':str,'终端编号':str, '处理情况': str},即将"商户编号"、"终端编号"、"处理情况"这三列数据的数据类型设置为字符串类型。
2.获取数据的行数和列数,并创建一个空列表department_list用于存储省份名称。
3.遍历数据中的每一行,将该行数据的"省份"列的值存储到temp变量中,如果temp不在department_list列表中,则将temp添加到department_list列表中。
4.遍历department_list列表中的每一个省份名称,创建一个空的DataFrame对象new_df。
5.遍历数据中的每一行,如果该行数据的"省份"列的值等于当前遍历到的省份名称,则将该行数据添加到new_df中。
6.将new_df中的数据保存到以当前遍历到的省份名称命名的Excel文件中,文件名格式为"省份名称 + 旧机具未处理明细 + .xlsx",并指定sheet名称为当前遍历到的省份名称。
7.最后生成的多个Excel文件中包含了按照省份分类的数据。