把xls里面的字段写入到新的Excel里面，这里会有一个问题，如果给的字段是不存在的，会出现报错，如何解决

时间: 2024-04-22 15:22:59 浏览: 67
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使用python将多个excel文件合并到同一个文件的方法

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您可以在`selected_data = df[selected_columns]`这行代码之前，加上一个判断语句，判断`selected_columns`中的字段是否包含在`df`的列中，可以使用`set(selected_columns).issubset(set(df.columns))`来判断，如果返回`True`，则说明`selected_columns`中的所有字段都在`df`的列中出现过，可以进行后续操作；如果返回`False`，则说明`selected_columns`中有部分字段不在`df`的列中出现过，您可以选择抛出异常或者跳过这个文件的处理。
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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 sheet 中，只需要将 sheet_name=xls_file 改成 sheet_name='Sheet1' 即可，如下所示： python import pandas as pd import os # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "/...

在Django Rest Framework中，现在有一个exam模型里面有student字段和title字段，还有一个paper模型里面有student字段与存放成绩的score字段，现在需要在views.py中写入一个功能，用来将指定exam（通过title进行筛选）中的学生的成绩导出成excel，第一行为考试title，第二行为考生姓名，第三行为考生成绩

好的，这是一个比较典型的导出Excel功能，你可以参考以下步骤...注意：这里假设Exam和Paper的模型已经定义好了，其中Exam的student字段是一个ManyToManyField，Paper的student字段是一个ForeignKey。

在Django Rest Framework框架中，现在有一个Exam模型里面有student字段和title字段，还有一个TestPaper模型里面有student字段与存放成绩的score字段，现在需要在views.py中写入一个功能，用来将指定exam（通过title进行筛选）中的学生的成绩导出成excel，第一行为考试title，第二行为考生姓名，第三行为考生成绩

好的，根据你的要求，...然后，它使用xlwt库来创建一个Excel文档，并将考试title、考生姓名和成绩写入到Excel文档中。最后，将Excel文档作为HTTP响应返回给客户端，实现了将指定exam中的学生的成绩导出成excel的功能。

import os import zipfile import pandas as pd def zipjie(): f = zipfile.ZipFile("E:\dsad\dsad据\d8.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:\dsad\dsad据") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\王dsad\dsad据" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['dsad', 'dasda','工dadsa'] # 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('E:\dsad\dsad据\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") selected_data = df[valid_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() zipjie() 帮我改造下，把写入excel的内容进行追加，而并不是创建新的sheet

可以尝试将代码中的以下两行： # 创建一个新的 Excel ...需要注意的是，to_excel() 方法中的 startrow 参数指定了数据从哪一行开始写入，需要计算出现有的 Sheet 中已经有多少行数据，才能正确地追加写入。

import os import zipfile import pandas as pd def zipjie(): f = zipfile.ZipFile("E:\dsad\dsad据\d8.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:\dsad\dsad据") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\王dsad\dsad据" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['dsad', 'dasda','工dadsa'] # 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('E:\dsad\dsad据\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") selected_data = df[valid_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() zipjie() 帮我改造下，若xls字段的格式是时间，则要把时间格式写进去

import os import zipfile import pandas as pd ...我在你给出的代码基础上做了一些修改，添加了一个循环来遍历选取的字段，判断是否是时间类型，如果是，就使用 strftime() 方法将其转换为指定格式的字符串。

def zipji1e(): f = zipfile.ZipFile(f"E:\qqqqq\qqqqq\qqqqq.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:\qqqqq\qqqqq") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\qqqqq\qqqqq" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['weqe', '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')] # 创建一个新的 Excel 文件 writer = pd.ExcelWriter(f'E:\qqqqq\qqqqq\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] # 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() zipji1e() 帮我改造代码，是把文档里面所有的xlsx文件重新写入到新的excel文档，而并不是xls

好的，这里是改造后的代码： python import os import re import pandas as pd import zipfile def unzip_files(): ...如果某个 xlsx 文件中不包含选取的字段，它会跳过这个文件并打印一个警告信息。

def zipji1e(): f = zipfile.ZipFile(f"E:\qqqqq\qqqqq\qqqqq.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:\qqqqq\qqqqq") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\qqqqq\qqqqq" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['weqe', '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')] # 创建一个新的 Excel 文件 writer = pd.ExcelWriter(f'E:\qqqqq\qqqqq\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] # 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() zipji1e() 改造下代码，把所有读取到的内容都以文本形式写入到excel里面

# 创建一个新的 Excel 文件 writer = pd.ExcelWriter("E:\qqqqq\qqqqq\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_...

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()优化下代码，此代码把xls数据写入xlsx后，xlsx里面的数据是空白的，帮忙查下原因

3. 数据类型问题：使用 astype(str) 将数据类型转换为字符串，但是如果原始数据类型不是字符串，可能会出现问题。可以使用 to_string() 方法将数据转换为字符串，例如： selected_data = df[valid_columns]...

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# 写入新Excel文件 for i, row in enumerate(new_rows): for j, value in enumerate(row): new_sheet.write(i, j, value) # 保存新Excel文件 new_workbook.save('logistics_trajectory.xls') 请将以上代码...

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

# 选取指定的字段，并判断，若不存在的字段跳过 valid_columns = {col: selected_columns[col] for col in selected_columns if col in df.columns} if len(valid_columns) (selected_columns): print(f"Warning...

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