—利用python等编程语言,读取原始excel文件,删除重要字段(比如comment_blog(

利用Python编程语言可以方便地读取原始Excel文件，并删除其中的重要字段，比如comment_blog。

首先，我们需要使用Python中的一些常用库，如pandas和xlrd来读取和处理Excel文件。我们可以使用以下代码片段来实现这个功能：

import pandas as pd

# 读取原始Excel文件
df = pd.read_excel("原始文件.xlsx")

# 删除comment_blog字段
df = df.drop("comment_blog", axis=1)

# 将处理后的数据保存到新的Excel文件中
df.to_excel("处理后的文件.xlsx", index=False)

上述代码的解释如下：

1. 导入`pandas`库和`xlrd`库。
2. 使用`pd.read_excel()`函数读取原始的Excel文件，将其保存为一个`DataFrame`对象，命名为`df`。
3. 使用`df.drop()`函数删除`comment_blog`字段，通过传递`axis=1`参数表示按列删除。
4. 最后，使用`df.to_excel()`函数将处理后的数据保存到一个新的Excel文件中，通过传递`index=False`参数表示不保存索引。

通过以上步骤，我们成功利用Python编程语言读取原始Excel文件，并删除了其中的重要字段comment_blog。处理后的数据可以保存到一个新的Excel文件中，以供后续使用。

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import openpyxl
import re

class ExcelRow:
    def __init__(self, func_point, desc, dev_time, remark):
        self.func_point = func_point
        self.desc = desc
        self.dev_time = dev_time
        self.remark = remark

class ExcelProcessor:
    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename
        self.workbook = openpyxl.load_workbook(filename)
        self.sheet = self.workbook.active

    def read_excel(self):
        rows = []
        for row in self.sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
            func_point, desc, dev_time, remark = row
            rows.append(ExcelRow(func_point, desc, dev_time, remark))
        return rows

    def write_excel(self, rows):
        new_workbook = openpyxl.Workbook()
        new_sheet = new_workbook.active
        new_sheet.append(['功能点', '描述', '开发时间', '备注'])
        for row in rows:
            new_sheet.append([row.func_point, row.desc, row.dev_time, row.remark])
        new_workbook.save(f'merged_{self.filename}')

    def extract_remark(self, cell):
        # 正则表达式匹配备注信息
        pattern = r'<font\s+color="blue">(.+?)</font>'
        match = re.search(pattern, cell.comment.text)
        if match:
            return match.group(1)
        else:
            return ''

    def process_excel(self):
        rows = self.read_excel()
        for row in rows:
            # 识别单元格颜色并提取备注信息
            if row.remark is not None:
                for cell in self.sheet[row.remark].merged_cells:
                    for coord in cell.coord:
                        cell_obj = self.sheet[coord]
                        if cell_obj.fill.start_color.index == 'FF00B0F0':
                            row.remark = self.extract_remark(cell_obj)
                            break
        self.write_excel(rows)

使用上述代码，我们可以先创建一个`ExcelProcessor`对象，并调用其`process_excel`方法来处理Excel文件。该方法会读取Excel文件的每一行数据，并在处理过程中识别单元格颜色并提取备注信息。最终，该方法会生成一个新的Excel文件，其中包含了处理后的数据。

注意，上述代码中的正则表达式只是一个示例，具体的匹配规则需要根据实际情况进行调整。另外，该代码只处理了单个工作表的数据，如果需要处理多个工作表，需要进行相应的修改。

python中pd.read_csv

pd.read_csv是pandas库中用于读取csv文件的函数。

语法格式：

pd.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, skiprows=None, skip_blank_lines=True, na_values=None, parse_dates=False, infer_datetime_format=False, keep_date_col=False, date_parser=None, dayfirst=False, compression='infer', thousands=None, decimal='.', lineterminator=None, quotechar='"', quoting=0, escapechar=None, comment=None, encoding=None, dialect=None, error_bad_lines=True, warn_bad_lines=True, skipfooter=0, doublequote=True, delim_whitespace=False, low_memory=True, memory_map=False, float_precision=None)

参数说明：

- filepath_or_buffer：文件路径或类文件对象
- sep：字段分隔符，默认为逗号
- delimiter：字段分隔符，与sep参数作用相同
- header：指定文件中的哪一行作为列名，默认为第一行
- names：为列指定自定义列名，列表形式
- index_col：指定列作为行索引
- skiprows：跳过指定行数的数据
- na_values：指定缺失值
- parse_dates：将数据解析为日期格式
- compression：文件压缩格式
- encoding：文件编码格式
- dialect：自定义分隔符等参数的别名
- error_bad_lines：是否过滤掉错误行（默认True，表示过滤）
- skipfooter：跳过文件尾部的指定行数
- low_memory：是否分块读取文件（默认True，表示分块）

返回值：返回一个DataFrame对象，表示读取的csv文件的内容。