使用selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file)，讲数据写入新的EXCEL时候，如何数据存在非法符号应该怎么做

时间: 2024-03-14 11:43:06 浏览: 116
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检测数据表字段非法字符

star3星 · 编辑精心推荐
如果数据中存在非法符号，可以尝试使用 Pandas 中的字符串处理函数进行清理，例如使用 ```selected_data.replace('[^\u4e00-\u9fa5A-Za-z0-9]+', '', regex=True)``` 将表格中的非中英文字符和数字删除。如果还是出现问题，可以考虑手动删除表格中的非法字符，或者将数据转换为字符串类型再写入 Excel 表格。
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import pandas as pd import os # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "/path/to/folder" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['字段1', '字段2', '字段3'] # 创建一个新的 Excel 文件 writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx') # 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')] # 循环对每个 XLS 文件进行操作 for xls_file in xls_files: # 构造文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, xls_file) # 使用 pandas 打开 XLS 文件 df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段 selected_data = df[selected_columns] # 将选取的数据写入到新的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close()，请看下这个代码，最终写入的EXCEL是不同的sheet，可以把读取到的数据，都卸载同一个sheet里面吗

可以将读取到的数据写入同一个 ... selected_data.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1') # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close() 这样就可以将所有读取到的数据写入到同一个 Sheet 中。

def zipjie(): f = zipfile.ZipFile("E:\daad\daaad\Ad.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:\daad\daaad") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\daad\daaad" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['dsada', 'dasda'] # 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')] # 检查 Excel 文件是否存在 writer = pd.ExcelWriter('E:\daad\daaad\qwd.xlsx') # 循环对每个 XLS 文件进行操作 for xls_file in xls_files: # 构造文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, xls_file) # 使用 pandas 打开 XLS 文件 df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段，并判断，若不存在的字段跳过 valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) < len(selected_columns): print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them") # 去除特殊符号和非法字符 for col in valid_columns: df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\s]', '', str(x))) df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[\d]', '', str(x))) selected_data = df[valid_columns] # 将选取的数据追加到现有的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file, index=False, header=False, startrow=len(pd.read_excel(file_path, sheet_name=xls_file))) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close() zipjie() 帮我改造下代码，在字段写入的时候，若属性为时间格式，需要按照时间格式写入

selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file, index=False, header=False, startrow=len(pd.read_excel(file_path, sheet_name=xls_file))) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close...

f = zipfile.ZipFile(f"E:\ADFG\ADFG\ADFG2.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:ADFGxADFGx") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\ADFG\ADFG" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['HHHHH', 'GDGGD'] # 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')] # 创建一个新的 Excel 文件 writer = pd.ExcelWriter(f'E:\ADFG\ADFG\dsad.xlsx') # 循环对每个 XLS 文件进行操作 for xls_file in xls_files: # 构造文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, xls_file) # 使用 pandas 打开 XLS 文件 df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段 valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) < len(selected_columns): print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them") # 去除特殊符号和非法字符 for col in valid_columns: df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\s]', '', str(x))) df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[\d]', '', str(x))) selected_data = df[valid_columns].astype(str) # 将选取的数据写入到新的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close()优化这个代码，使每次读取xls指定字段的时候，打印当前字段数据的类型

可以将代码中的以下部分进行修改： # 选取指定的字段 valid_columns = [col for ... selected_data[col] = col_data 这样修改后，每次选取指定字段时都会循环对每个字段进行操作，并打印出该字段的数据类型。

文件夹里面有2个XLS文件，怎么循环打开取出里面的指定的字段，并装入到新的EXCEL里面

selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close() 在代码中，首先创建一个新的 Excel 文件，并使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件。...
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