pandas读取excel列,对每个列元素进行分割处理,如TP312/88,分割成TP312,88输出,给个代码样例
时间: 2024-03-01 17:51:18 浏览: 15
可以使用 Pandas 的 `str.split` 方法对每个列元素进行分割处理,然后将其拆分为两个新列,代码示例如下:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 对列数据进行分割处理
df[['col1', 'col2']] = df['原始列名'].str.split('/', expand=True)
# 输出结果
print(df[['col1', 'col2']])
```
其中,`df` 是读取的 Excel 文件的 DataFrame,`'原始列名'` 是需要进行分割处理的列名称,`'col1'` 和 `'col2'` 分别是拆分后的两个新列的名称。最后输出的是拆分后的结果。
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这段代码报错,请修改正确: ''' 使用pandas库中的sort_values函数进行排序 排序时需要设置key参数为一个自定义参数 该函数用于将每个元素转化成可以进行比较的值 比较按照这个值的大小进行排序 ''' import pandas as pd # 定义一个将列名转换为比较值的函数 def key_func(col_name): if col_name.apply(lambda x: x.startswith('TP')).all(): # 将TP312.8/8和TP312C/8转换成 (312.8, 8)和('C', 8)的元组 num_part, unit_part = col_name.str.split('/') num_part = float(num_part[2:]) if num_part.is_integer(): num_part = int(num_part[0]) unit_part = unit_part.str.split('-')[-1] if unit_part.isdigit(): unit_part = int(unit_part[0]) else: unit_part = ord(unit_part) - ord('A') + 1 return (num_part,unit_part) else: # 将B/6和B-0/10转换为('B', 6)和('B', 10)的元组 parts = col_name.str.split('/') if '-' in parts[0]: prefix,suffix = parts[0].split('-') prefix += '/' return (prefix, int(suffix[0])) else: return (parts[0], int(parts[1])) # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('input.xlsx') print(df) # 按照列名的比较值排序 df = df.sort_values(by='索书号', key=key_func) # 输出结果 print(df.to_string(index=False))
这段代码中存在一个语法错误,即在if语句中的else语句缺少一个关键字elif。修改代码如下:
```
import pandas as pd
# 定义一个将列名转换为比较值的函数
def key_func(col_name):
if col_name.apply(lambda x: x.startswith('TP')).all():
# 将TP312.8/8和TP312C/8转换成 (312.8, 8)和('C', 8)的元组
num_part, unit_part = col_name.str.split('/')
num_part = float(num_part[2:])
if num_part.is_integer():
num_part = int(num_part[0])
unit_part = unit_part.str.split('-')[-1]
if unit_part.isdigit():
unit_part = int(unit_part[0])
else:
unit_part = ord(unit_part) - ord('A') + 1
return (num_part,unit_part)
else:
return None # 添加一个None作为占位符
elif '/' in col_name or '-' in col_name:
# 将B/6和B-0/10转换为('B', 6)和('B', 10)的元组
parts = col_name.str.split('/')
if '-' in parts[0]:
prefix,suffix = parts[0].split('-')
prefix += '/'
return (prefix, int(suffix[0]))
else:
return (parts[0], int(parts[1]))
else:
return col_name # 返回列名本身作为占位符
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx')
print(df)
# 按照列名的比较值排序
df = df.sort_values(by='索书号', key=key_func)
# 输出结果
print(df.to_string(index=False))
```
主要修改了if语句中的else语句,并添加了一个占位符None,同时在elif语句中添加了一个条件判断,以兜底处理可能出现的情况。
''' 使用pandas库中的sort_values函数进行排序 排序时需要设置key参数为一个自定义参数 该函数用于将每个元素转化成可以进行比较的值 比较按照这个值的大小进行排序 ''' import pandas as pd # 定义一个将列名转换为比较值的函数 def key_func(col_name): if col_name.apply(lambda x: x.startswith('TP')).all(): # 将TP312.8/8和TP312C/8转换成 (312.8, 8)和('C', 8)的元组 num_part, unit_part = col_name.str.split('/') num_part = float(num_part[2:]) if num_part.is_integer(): num_part = int(num_part[0]) unit_part = unit_part.str.split('-')[-1] if unit_part.isdigit(): unit_part = int(unit_part[0]) else: unit_part = ord(unit_part) - ord('A') + 1 return (num_part,unit_part) else: # 将B/6和B-0/10转换为('B', 6)和('B', 10)的元组 parts = col_name.str.split('/') if '-' in parts[0]: prefix,suffix = parts[0].split('-') prefix += '/' return (prefix, int(suffix[0])) else: return (parts[0], int(parts[1])) # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('input.xlsx') print(df) # 按照列名的比较值排序 df = df.sort_values(by='索书号', key=key_func) # 输出结果 print(df.to_string(index=False))
这段代码使用了pandas库中的sort_values函数对一个Excel文件中的数据进行排序,排序时需要设置key参数为一个自定义参数,即将每个元素转化成可以进行比较的值,比较按照这个值的大小进行排序。其中定义了一个将列名转换为比较值的函数key_func,该函数根据列名的不同格式,将列名转换为不同的元组,然后返回这个元组。最后通过sort_values函数进行排序,并输出结果。