Python脚本：CSV转Excel并标注变化率超过30%的行

本篇文章主要介绍了如何使用Python中的pandas和openpyxl库，将多个城市的csv文件转换成带有特定格式的excel文件，并在必要时对数据行添加备注。以下是详细步骤和代码实现： 1. **背景与问题** - 存在一个包含多个城市csv文件的文件夹，每个文件格式简单。 - 有一个预先准备好的excel模板文件（AOMEN_template.xlsx），包含了预设的样式和布局。 - 目标是将csv文件的结构和样式按照excel模板进行统一，同时检测csv数据中某列（假设是最后一列）的变化率，如果该列某一行的变化率超过30%，则在excel中的原因列（黄色表头列）对应行添加备注。 2. **解决方案** - **步骤1：准备模板** - 先复制excel模板并重命名，以方便后续操作。 - **步骤2：读取csv数据** - 使用pandas的`pd.read_csv()`函数，指定csv文件路径和选择需要的列（如前几行和特定列）。 - **步骤3：处理数据** - 创建一个名为`writeText()`的函数，检查数据框(df)的最后一列，计算变化率，并根据阈值30%决定是否在excel的备注列添加说明。 - **步骤4：写入excel** - 使用openpyxl库的`Workbook`对象，获取workbook和worksheet，然后根据处理后的数据填充到对应的单元格。 - **步骤5：文件操作** - 检查excel根目录是否存在，如果不存在则创建；遍历csv文件列表，对每个csv文件执行上述操作。 3. **代码实现** - 首先导入所需的库，如`os`, `shutil`, `openpyxl`, 和 `pandas`。 - 定义变量，如csv文件根目录、excel根目录和模板文件路径。 - 使用`pd.read_csv()`读取csv文件，设置nrows参数以仅读取部分行。 - 在`writeText()`函数中，检查指定行的值，如果大于30%，则在excel中相应位置写入备注。 - 使用`os.makedirs()`创建excel根目录，如果不存在。 - 遍历csv文件，对每个文件执行数据处理和写入excel的操作。 通过这段代码，用户可以批量处理csv文件，将其格式化为excel，并根据数据变化情况添加备注，简化了数据处理流程，提高了工作效率。需要注意的是，实际使用时可能需要根据csv文件的具体内容调整代码中的列索引和参数。