python将本地的excel表格中通过列标题指定的某一列数据,用8位二进制替代该列中的文本,当出现“学习、查资料”字符串第一位加1,出现“浏览新闻”第二位加1,出现“收发邮件”第三位加1,出现“娱乐游戏”第四位加1,出现“聊天交友”第五位加1,出现“资源下载”第六位加1,出现“上网购物”第七位加1,出现“其他”第八位加1,若这些都没有出现不进行处理,最后将这8位二进制分开成8个单元格保存在另一个excel表格中

时间: 2023-11-27 16:03:24 浏览: 60
可以使用Python中的pandas库来读取和处理Excel表格。具体实现步骤如下: 1. 导入pandas库和numpy库 ```python import pandas as pd import numpy as np ``` 2. 读取本地的Excel表格 ```python df = pd.read_excel('example.xlsx') ``` 3. 获取指定列的数据 ```python data = df['指定列标题'] ``` 4. 根据字符串出现情况对数据进行处理 ```python result = [] for item in data: binary = '00000000' if '学习' in item or '查资料' in item: binary = binary[:0] + '1' + binary[1:] if '浏览新闻' in item: binary = binary[:1] + '1' + binary[2:] if '收发邮件' in item: binary = binary[:2] + '1' + binary[3:] if '娱乐游戏' in item: binary = binary[:3] + '1' + binary[4:] if '聊天交友' in item: binary = binary[:4] + '1' + binary[5:] if '资源下载' in item: binary = binary[:5] + '1' + binary[6:] if '上网购物' in item: binary = binary[:6] + '1' + binary[7:] if '其他' in item: binary = binary[:7] + '1' result.append(binary) ``` 5. 将处理结果拆分成8个单元格并添加到原表格中 ```python df['二进制1'] = [i[0] for i in result] df['二进制2'] = [i[1] for i in result] df['二进制3'] = [i[2] for i in result] df['二进制4'] = [i[3] for i in result] df['二进制5'] = [i[4] for i in result] df['二进制6'] = [i[5] for i in result] df['二进制7'] = [i[6] for i in result] df['二进制8'] = [i[7] for i in result] ``` 6. 将处理后的表格保存到另一个Excel表格中 ```python df.to_excel('result.xlsx', index=False) ``` 完整代码如下: ```python import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel('example.xlsx') data = df['指定列标题'] result = [] for item in data: binary = '00000000' if '学习' in item or '查资料' in item: binary = binary[:0] + '1' + binary[1:] if '浏览新闻' in item: binary = binary[:1] + '1' + binary[2:] if '收发邮件' in item: binary = binary[:2] + '1' + binary[3:] if '娱乐游戏' in item: binary = binary[:3] + '1' + binary[4:] if '聊天交友' in item: binary = binary[:4] + '1' + binary[5:] if '资源下载' in item: binary = binary[:5] + '1' + binary[6:] if '上网购物' in item: binary = binary[:6] + '1' + binary[7:] if '其他' in item: binary = binary[:7] + '1' result.append(binary) df['二进制1'] = [i[0] for i in result] df['二进制2'] = [i[1] for i in result] df['二进制3'] = [i[2] for i in result] df['二进制4'] = [i[3] for i in result] df['二进制5'] = [i[4] for i in result] df['二进制6'] = [i[5] for i in result] df['二进制7'] = [i[6] for i in result] df['二进制8'] = [i[7] for i in result] df.to_excel('result.xlsx', index=False) ```
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

利用python对excel中一列的时间数据更改格式操作

在Python编程中,处理Excel文件是一项常见的任务,特别是在数据分析和数据清洗过程中。本文将详细讲解如何利用Python对Excel文件中的一列时间数据进行格式更改。这里我们使用的是pandas库来读取和处理Excel文件,...
recommend-type

使用Python向DataFrame中指定位置添加一列或多列的方法

在Python的数据分析领域,pandas库的DataFrame对象是处理表格数据的核心工具。向DataFrame中添加新列是一项常见的操作,尤其在数据预处理和特征工程中。这篇文章将详细讲解如何在DataFrame中指定位置添加一列或多列...
recommend-type

使用python获取csv文本的某行或某列数据的实例

本篇将详细介绍如何使用Python内置的`csv`模块来获取CSV文件中的特定行或列数据。 首先,让我们了解CSV文件的基本结构。CSV文件由行组成,每一行又由多个以逗号分隔的值构成。例如: ``` No.,Name,Age,Score 1,...
recommend-type

如何使用pandas读取txt文件中指定的列(有无标题)

在本文中,我们将深入探讨如何使用Pandas读取TXT文件中的指定列,无论是有标题还是无标题的文件。 首先,我们来看一个有标题的TXT文件。在Pandas中,可以使用`pd.read_table()`函数(或等价的`pd.read_csv()`)来...
recommend-type

python3读取excel文件只提取某些行某些列的值方法

在Python编程中,读取Excel文件是常见的任务,特别是在数据处理和分析中。Python提供了多个库来处理Excel文件,如pandas、openpyxl、xlrd等。本篇将聚焦于使用xlrd库来实现从Excel文件中提取特定行和列的值。xlrd是...
recommend-type

WildFly 8.x中Apache Camel结合REST和Swagger的演示

资源摘要信息:"CamelEE7RestSwagger:Camel on EE 7 with REST and Swagger Demo" 在深入分析这个资源之前,我们需要先了解几个关键的技术组件,它们是Apache Camel、WildFly、Java DSL、REST服务和Swagger。下面是这些知识点的详细解析: 1. Apache Camel框架: Apache Camel是一个开源的集成框架,它允许开发者采用企业集成模式(Enterprise Integration Patterns,EIP)来实现不同的系统、应用程序和语言之间的无缝集成。Camel基于路由和转换机制,提供了各种组件以支持不同类型的传输和协议,包括HTTP、JMS、TCP/IP等。 2. WildFly应用服务器: WildFly(以前称为JBoss AS)是一款开源的Java应用服务器,由Red Hat开发。它支持最新的Java EE(企业版Java)规范,是Java企业应用开发中的关键组件之一。WildFly提供了一个全面的Java EE平台,用于部署和管理企业级应用程序。 3. Java DSL(领域特定语言): Java DSL是一种专门针对特定领域设计的语言,它是用Java编写的小型语言,可以在Camel中用来定义路由规则。DSL可以提供更简单、更直观的语法来表达复杂的集成逻辑,它使开发者能够以一种更接近业务逻辑的方式来编写集成代码。 4. REST服务: REST(Representational State Transfer)是一种软件架构风格,用于网络上客户端和服务器之间的通信。在RESTful架构中,网络上的每个资源都被唯一标识,并且可以使用标准的HTTP方法(如GET、POST、PUT、DELETE等)进行操作。RESTful服务因其轻量级、易于理解和使用的特性,已经成为Web服务设计的主流风格。 5. Swagger: Swagger是一个开源的框架,它提供了一种标准的方式来设计、构建、记录和使用RESTful Web服务。Swagger允许开发者描述API的结构,这样就可以自动生成文档、客户端库和服务器存根。通过Swagger,可以清晰地了解API提供的功能和如何使用这些API,从而提高API的可用性和开发效率。 结合以上知识点,CamelEE7RestSwagger这个资源演示了如何在WildFly应用服务器上使用Apache Camel创建RESTful服务,并通过Swagger来记录和展示API信息。整个过程涉及以下几个技术步骤: - 首先,需要在WildFly上设置和配置Camel环境,确保Camel能够运行并且可以作为路由引擎来使用。 - 其次,通过Java DSL编写Camel路由,定义如何处理来自客户端的HTTP请求,并根据请求的不同执行相应的业务逻辑。 - 接下来,使用Swagger来记录和描述创建的REST API。这包括定义API的路径、支持的操作、请求参数和响应格式等。 - 最后,通过Swagger提供的工具生成API文档和客户端代码,以及服务器端的存根代码,从而使得开发者可以更加便捷地理解和使用这些RESTful服务。 这个资源的实践演示对于想要学习如何在Java EE平台上使用Camel集成框架,并且希望提供和记录REST服务的开发者来说是非常有价值的。通过这种方式,开发者可以更加快速和简单地创建和管理Web服务,同时也增强了API的可访问性和可维护性。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【声子晶体模拟全能指南】:20年经验技术大佬带你从入门到精通

![【声子晶体模拟全能指南】:20年经验技术大佬带你从入门到精通](https://docs.lammps.org/_images/lammps-gui-main.png) # 摘要 声子晶体作为一种具有周期性结构的材料,在声学隐身、微波和红外领域具有广泛的应用潜力。本文从基础理论出发,深入探讨了声子晶体的概念、物理模型和声子带结构的理论解析,同时介绍了声子晶体的数值模拟方法,包括有限元方法(FEM)、离散元方法(DEM)和分子动力学(MD)。本文还提供了一套完整的声子晶体模拟实践指南,涵盖了模拟前的准备工作、详细的模拟步骤以及结果验证和案例分析。此外,文章探讨了声子晶体模拟的高级技巧和拓展
recommend-type

2024-07-27怎么用python转换成农历日期

在Python中,可以使用`lunarcalendar`库来将公历日期转换为农历日期。首先,你需要安装这个库,可以通过pip命令进行安装: ```bash pip install lunarcalendar ``` 安装完成后,你可以使用以下代码将公历日期转换为农历日期: ```python from lunarcalendar import Converter, Solar, Lunar, DateNotExist # 创建一个公历日期对象 solar_date = Solar(2024, 7, 27) # 将公历日期转换为农历日期 try: lunar_date = Co
recommend-type

FDFS客户端Python库1.2.6版本发布

资源摘要信息:"FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统,它对文件进行管理,功能包括文件存储、文件同步、文件访问等,适用于大规模文件存储和高并发访问场景。FastDFS为互联网应用量身定制,充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制,保证系统的高可用性和扩展性。 FastDFS 架构包含两个主要的角色:Tracker Server 和 Storage Server。Tracker Server 作用是负载均衡和调度,它接受客户端的请求,为客户端提供文件访问的路径。Storage Server 作用是文件存储,一个 Storage Server 中可以有多个存储路径,文件可以存储在不同的路径上。FastDFS 通过 Tracker Server 和 Storage Server 的配合,可以完成文件上传、下载、删除等操作。 Python 客户端库 fdfs-client-py 是为了解决 FastDFS 文件系统在 Python 环境下的使用。fdfs-client-py 使用了 Thrift 协议,提供了文件上传、下载、删除、查询等接口,使得开发者可以更容易地利用 FastDFS 文件系统进行开发。fdfs-client-py 通常作为 Python 应用程序的一个依赖包进行安装。 针对提供的压缩包文件名 fdfs-client-py-master,这很可能是一个开源项目库的名称。根据文件名和标签“fdfs”,我们可以推测该压缩包包含的是 FastDFS 的 Python 客户端库的源代码文件。这些文件可以用于构建、修改以及扩展 fdfs-client-py 功能以满足特定需求。 由于“标题”和“描述”均与“fdfs-client-py-master1.2.6.zip”有关,没有提供其它具体的信息,因此无法从标题和描述中提取更多的知识点。而压缩包文件名称列表中只有一个文件“fdfs-client-py-master”,这表明我们目前讨论的资源摘要信息是基于对 FastDFS 的 Python 客户端库的一般性了解,而非基于具体文件内容的分析。 根据标签“fdfs”,我们可以深入探讨 FastDFS 相关的概念和技术细节,例如: - FastDFS 的分布式架构设计 - 文件上传下载机制 - 文件同步机制 - 元数据管理 - Tracker Server 的工作原理 - Storage Server 的工作原理 - 容错和数据恢复机制 - 系统的扩展性和弹性伸缩 在实际使用中,开发者可以通过 fdfs-client-py 库来与 FastDFS 文件系统进行交互,利用其提供的 API 接口实现文件的存储、管理等功能,从而开发出高效、可靠的文件处理应用。开发者可以根据项目的实际需求,选择合适的 FastDFS 版本,并根据官方文档进行安装、配置及优化,确保系统稳定运行。 总的来说,fdfs-client-py 是 FastDFS 文件系统与 Python 应用之间的一座桥梁,它使得开发者能够更加方便地将 FastDFS 集成到基于 Python 开发的应用中,发挥出 FastDFS 在文件管理方面的优势。"