抓取一个指定路径下指定Table的指定多列,录入至一个指定路径下Excel指定Table的指定多列末行的python代码
时间: 2023-08-31 20:21:24 浏览: 159
### 回答1:
假设需要抓取的路径为 `path/to/csv/file.csv`,需要抓取的表格为 `table_name`,需要抓取的列为 `col1`、`col2` 和 `col3`,需要录入到的 Excel 文件为 `path/to/excel/file.xlsx`,需要录入到的表格为 `sheet_name`,需要录入到的列为 `col1`、`col2` 和 `col3`,可以使用以下 Python 代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 CSV 文件
df1 = pd.read_csv('path/to/csv/file.csv')
# 选择指定表格和列
df2 = df1.loc[df1['table_name'], ['col1', 'col2', 'col3']]
# 读取 Excel 文件
df3 = pd.read_excel('path/to/excel/file.xlsx', sheet_name='sheet_name')
# 将数据添加到指定列的末尾
df3 = df3.append(df2, ignore_index=True)
df3.to_excel('path/to/excel/file.xlsx', sheet_name='sheet_name', index=False)
```
其中,`read_csv` 和 `read_excel` 函数用于读取 CSV 文件和 Excel 文件,`loc` 函数用于选择指定表格和列,`append` 函数用于将数据添加到指定列的末尾,`to_excel` 函数用于将数据写入 Excel 文件。需要注意的是,`append` 函数需要设置 `ignore_index=True`,以保证新添加的数据的索引不重复。
### 回答2:
以下是一个符合您需求的Python代码示例:
```python
import pandas as pd
def extract_columns(source_path, source_table, source_columns, destination_path, destination_table, start_row):
# 读取源Excel文件
source_df = pd.read_excel(source_path, sheet_name=source_table)
# 获取指定列
extracted_data = source_df[source_columns]
# 读取目标Excel文件
destination_df = pd.read_excel(destination_path, sheet_name=destination_table)
# 获取目标表格末行行号
end_row = destination_df.shape[0]
# 将提取的数据插入到目标表格的末行
destination_df.loc[end_row, :] = extracted_data
# 保存目标Excel文件
destination_df.to_excel(destination_path, sheet_name=destination_table, index=False)
# 指定路径下的源Excel文件信息
source_path = "path/to/source_file.xlsx"
# 指定源表格名称
source_table = "source_table"
# 指定需要抓取的列
source_columns = ["column1", "column2", "column3"]
# 指定路径下的目标Excel文件信息
destination_path = "path/to/destination_file.xlsx"
# 指定目标表格名称
destination_table = "destination_table"
# 指定目标表格末行行号
start_row = 0
# 调用函数进行抓取和录入
extract_columns(source_path, source_table, source_columns, destination_path, destination_table, start_row)
```
请注意将代码中的`"path/to/source_file.xlsx"`和`"path/to/destination_file.xlsx"`替换为您实际使用的文件路径,而`"source_table"`和`"destination_table"`替换为您实际使用的表格名称。另外,`"column1"`, `"column2"`和`"column3"`是需要抓取的列名,您可以根据实际情况进行修改。
### 回答3:
在Python中,我们可以使用pandas库来处理Excel文件。以下是一个使用pandas库的Python代码示例,实现了从一个指定路径下的指定Table中抓取指定多列数据,然后将其录入至另一个指定路径下Excel文件的指定Table的指定多列末行的功能。
```python
import pandas as pd
def copy_columns(source_path, source_table, source_columns, target_path, target_table, target_columns):
# 读取源Excel文件中的指定Table数据
source_df = pd.read_excel(source_path, sheet_name=source_table)
# 获取源数据指定多列的数据
source_data = source_df[source_columns]
# 读取目标Excel文件中的指定Table数据
target_df = pd.read_excel(target_path, sheet_name=target_table)
# 将源数据的指定多列数据追加到目标数据的指定多列末行
target_df = pd.concat([target_df, source_data], axis=0)
# 写入修改后的数据到目标Excel文件中的指定Table
with pd.ExcelWriter(target_path, engine='openpyxl', mode='a') as writer:
target_df.to_excel(writer, sheet_name=target_table, index=False, header=False, startrow=writer.book.sheet[target_table].max_row)
print("已将数据从Table '{}' 的指定多列复制到Table '{}' 的指定多列末行。".format(source_table, target_table))
# 指定的路径、表格、列名
source_path = "源Excel文件的路径"
source_table = "源Excel文件中的Table名"
source_columns = ["列1", "列2", "列3"]
target_path = "目标Excel文件的路径"
target_table = "目标Excel文件中的Table名"
target_columns = ["列A", "列B", "列C"]
# 调用函数
copy_columns(source_path, source_table, source_columns, target_path, target_table, target_columns)
```
请注意,在代码中需要替换的部分包括源Excel文件的路径、源Excel文件中的Table名、源Excel文件中的列名、目标Excel文件的路径、目标Excel文件中的Table名和目标Excel文件中的列名。另外,代码使用了pandas库的"read_excel"函数读取Excel文件,因此需要提前安装pandas库。
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