Python数据处理:多Excel表数据整合技术.zip

需积分: 5 0 下载量 132 浏览量 更新于2024-10-10 收藏 1.02MB ZIP 举报
在探讨本资源时,首先需要明确几个关键词:Python、Excel数据处理、多路径文件操作以及数据整合。本资源提供的实战代码Demo案例集,主要涉及到以下几个方面的知识点: 1. Python编程基础:了解Python的基础语法是进行更高级编程操作的前提。包括但不限于变量赋值、数据类型、条件判断、循环控制、函数定义等。 2. Python高级特性应用:Python不仅有丰富的基础语法,还提供了多种高级特性,例如迭代器、生成器、装饰器、上下文管理器等,这些高级特性在实际开发中可大幅提高代码效率和可读性。 3. 文件操作:文件操作是程序与存储介质交互的重要方式,特别是当需要从多个路径下读取多个Excel文件时,必须熟练掌握Python中的文件路径操作、文件读写等技能。 4. Excel数据处理:Excel是日常工作中常用的电子表格工具,通过Python操作Excel文件,需要使用如pandas库等工具,这些库能够方便地读取、写入、处理Excel文件中的数据。 5. 数据整合:将从多个Excel文件中获取的数据整合到一个新的Excel文件中,需要编写能够遍历文件路径、读取数据并将其写入新表的代码。 6. Web开发中的前后端交互:前端HTML技术的融入意味着需要了解如何使用Python进行Web开发,可能涉及的框架有Flask或Django,掌握如何使用模板语言渲染数据到网页上。 7. 注释与实现思路:每个案例附带的详细代码注释与实现思路将有助于理解代码的功能以及背后的逻辑,对于初学者来说,这可以大大降低学习难度,对于进阶者来说,也是一个良好的代码审查和学习机会。 8. 开发工具与环境搭建:在进行Python编程之前,需要了解Python环境的搭建方法,包括Python解释器的安装、IDE(集成开发环境)的选择等。 对于编程新手而言,本资源集中的每一个案例都是一个实践Python编程的机会。通过跟随示例代码一步步操作,新手可以学习如何将Python应用于实际的项目中,实现从读取数据到数据处理、再到数据展示的完整流程。而对于那些希望成为复合型人才的进阶学习者来说,掌握前端HTML技术与Python的结合使用,将使得他们在开发过程中更加游刃有余,能够独立完成从后端逻辑到前端展示的完整项目。 对于前端开发者来说,本资源集也具有一定的参考价值,因为通过Python实现的后端数据处理逻辑,可以与前端的交互式网页无缝连接,共同构成用户体验良好的Web应用。 在实践中,代码注释和实现思路的结合,能帮助学习者建立清晰的编程思维,理解复杂问题的分解与解决步骤,这对于提升编程能力和解决实际问题至关重要。 总之,本资源集为Python编程学习者提供了一条从基础到应用,再到实战的全面学习路径,使得学习者能够在动手实践中,逐步成长为能够独立处理复杂问题的高级程序员。

# 导入pandas库 import pandas as pd # 读取excel文件的两个sheet sheet1 = pd.read_excel("对照组.xlsx", sheet_name="idle_transition_probability") sheet2 = pd.read_excel("对照组.xlsx", sheet_name="hexagon_grid_table") # 把sheet转换成字典列表 sheet1 = sheet1.to_dict(orient="records") sheet2 = sheet2.to_dict(orient="records") # 创建一个空的字典,用来存储区域id和坐标的对应关系 area_dict = {} # 选择sheet1的第2列和第3列 sheet1 = sheet1.iloc[:, [1, 2]] # 把sheet1的第2列和第3列的数据转换成列表 start_area_list = sheet1.iloc[:, 0].tolist() end_area_list = sheet1.iloc[:, 1].tolist() # 用zip函数把两个列表组合成一个迭代器 area_pairs = zip(start_area_list, end_area_list) # 用for循环遍历每一对上下车地点所在区域的id for start_area, end_area in area_pairs: # 根据id从字典中获取对应的坐标 start_coord = area_dict[start_area] end_coord = area_dict[end_area] # 遍历sheet2,把区域id作为键,坐标作为值,存入字典中 for row in sheet2: area_id = row["格子ID"] longitude = row["中心经度"] latitude = row["中心维度"] area_dict[area_id] = (longitude, latitude) # 创建一个空的列表,用来存储每个时间段的曼哈顿距离 distance_list = [] # 计算两个坐标之间的x轴距离和y轴距离 x_distance = abs(end_coord[0] - start_coord[0]) y_distance = abs(end_coord[1] - start_coord[1]) # 计算两个坐标之间的曼哈顿距离,并添加到列表中 manhattan_distance = x_distance + y_distance distance_list.append(manhattan_distance) # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame() # 把列表添加到DataFrame中,指定列名 df["曼哈顿距离"] = distance_list # 把DataFrame保存到Excel文件中,指定文件名和sheet名 df.to_excel("result.xlsx", sheet_name="result")请你帮我修改一下

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