业务需求
一个几十万条数据的Excel表格,现在需要拼接其中某一列的全部数据为一个字符串,例如下面简短的几行表格数据:
id | code | price | num |
---|---|---|---|
11 | 22 | 33 | 44 |
22 | 33 | 44 | 55 |
33 | 44 | 55 | 66 |
44 | 55 | 66 | 77 |
55 | 66 | 77 | 88 |
66 | 77 | 88 | 99 |
现在需要将code
的这一列用逗号,
拼接为字符串,并且每个单元格数据都用单引号包含,需要拼接成字符串'22','33','44','55','66','77'
,这样的情况,我们需要怎么处理呢?当然方式有很多……
多行文本批量处理
有的时候,我们会遇到需要同时处理多行文本的情况,很多文本编辑器都支持批量操作多行文本,这里我主要说一下Sublime Text
,下面是操作的快捷键,有需要的可以尝试用一下,确实挺方便的。
- 选中需要操作的多行,按下
Ctr+Shift+L
即可同时编辑这些行 - 鼠标选中文本,反复按
CTRL+D
即可继续向下同时选中下一个相同的文本进行同时编辑 - 鼠标选中文本,按下
Alt+F3
即可一次性选择全部的相同文本进行同时编辑
如何节省效率
在工作中,可能会存在一些表格数据处理的情况,比如运营给你一个表格,表格里有类似:订单号呀、产品ID啊、商品SKU等,需要你协助导出这些数据里的明细数据以便他们做分析用,一两次,我们可以快速用上面的方式处理,但是这种方式对于大文本的处理可能会存在卡顿的情况,操作效率较低,如果小文本的话,那么还是很方便的。
如果多次遇到这种情况,是否想要做成一个工具来快速处理呢,也就是,这种批量拼接同样格式的数据,我们可以写一个小工具来实现,即快速又省事,可以大大减少重复的工作消耗。
pandas读取表格数据并处理
这我们使用Python
的pandas
模块来读取表格指定某列的数据,再按照我们的拼接格式进行循环处理,最终把拼接的字符串写入文本文件中,方便保留和使用拼接的数据。
sheet = pandas.read_excel(io=file_name, usecols=[line_num])
data = sheet.values.tolist()
str_data = ''
# 循环处理数据
print_msg('已获取列数据条数[' + str(len(data)) + '],开始处理数据……')
for x in range(len(data)):
if str(data[x][0]) != 'nan':
str_data += "'" + str(data[x][0]) + "',"
完整源码
因为脚本需要多次使用,并且针对不同文件的不同列,所以,我们采用接受关键参数的形式,可以不改动任何代码,就可以直接使用此脚本来完整我们的数据拼接,同时,我们还可以使用pyinstaller
模块来将脚本进行打包成exe
的window可执行文件,使其在无Python
的运行环境中也可以使用,打包命令为:pyinstaller -F -i favicon.ico join_excel_data.py
,我已有打包的上传到交友网站Github
上,大家有兴趣的话,可以点击查看哦,交个朋友地址:https://github.com/gxcuizy
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
拼接Excel表格单行数据,并写入文本
author: gxcuizy
time: 2021-03-01
"""
import pandas
import random
import os
import time
def print_msg(msg=''):
"""打印信息"""
now_time = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
print('[' + now_time + '] ' + msg)
# 程序主入口
if __name__ == "__main__":
# 获取传入参数
file_name = input('请输入当前目录下的表格文件名(例如“01.xlsx”):')
line_num = input('请输入要拼装的数据第几列(例如“1”):')
# 判断文件是否存在
if os.path.exists(file_name) == False:
print_msg('文件不存在')
os.system("pause")
exit(0)
# 判断输入的行数是否为数字
if line_num.isdigit() == False:
print_msg('请输入列数的数字')
os.system("pause")
exit(0)
try:
# 获取表格数据
print_msg('开始获取文件[' + file_name + ']的第[' + str(line_num) + ']列数据')
line_num = int(line_num) - 1
sheet = pandas.read_excel(io=file_name, usecols=[line_num])
data = sheet.values.tolist()
str_data = ''
# 循环处理数据
print_msg('已获取列数据条数[' + str(len(data)) + '],开始处理数据……')
for x in range(len(data)):
if str(data[x][0]) != 'nan':
str_data += "'" + str(data[x][0]) + "',"
# 写入文本文件
print_msg('数据处理完毕,开始写入……')
random_num = random.randint(1000, 9999)
with open('str_' + str(random_num) + '.txt', 'w') as f:
f.write(str_data.strip(','))
print_msg('数据写入完毕.')
except Exception as err_info:
# 异常信息
print_msg(str(err_info))
# 防止exe程序执行结束闪退
os.system("pause")
最后
如果大家有其他好玩的、好用的欢迎分享出来,大家一起学习和交流。对了,如果有说的不对的或者错误的地方,请大家指出来,我会加倍学习,力争改进,期望和大家一起进步,谢谢。
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
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