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python實(shí)戰(zhàn)之實(shí)現(xiàn)excel讀取、統(tǒng)計(jì)、寫(xiě)入的示例講解

 更新時(shí)間:2018年05月02日 14:59:51   作者:i瓜子  
下面小編就為大家分享一篇python實(shí)戰(zhàn)之實(shí)現(xiàn)excel讀取、統(tǒng)計(jì)、寫(xiě)入的示例講解,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

背景

圖像領(lǐng)域內(nèi)的一個(gè)國(guó)內(nèi)會(huì)議快要召開(kāi)了,要發(fā)各種邀請(qǐng)郵件,之后要錄入、統(tǒng)計(jì)郵件回復(fù)(參會(huì)還是不參會(huì)等)。如此重要的任務(wù),老師就托付給我了。ps: 統(tǒng)計(jì)回復(fù)郵件的時(shí)候,能知道誰(shuí)參會(huì)或誰(shuí)不參會(huì)。

而我主要的任務(wù),除了錄入郵件回復(fù),就是統(tǒng)計(jì)理事和普通會(huì)員的參會(huì)情況了(參會(huì)的、不參會(huì)的、沒(méi)回復(fù)的)。錄入郵件回復(fù)信息沒(méi)辦法只能人工操作,但如果統(tǒng)計(jì)也要人工的話,那工作量就太大了(比如在上百人的列表中搜索另外上百人在不在此列表中?。。?,于是就想到了用python來(lái)幫忙,花兩天時(shí)間不斷修改,寫(xiě)了6個(gè)版本。。。

摘要

version_1 基本實(shí)現(xiàn)了excel讀取、統(tǒng)計(jì)、顯示功能,但問(wèn)題也有不少,像顯示出來(lái)后還要自已復(fù)制、粘貼到excel表,而且set中還有nan這樣的bug。

version_2 相比較version_1而言,此版本用set代替list,可以自動(dòng)去重。

version_3 解決了set中出現(xiàn)nan的bug,而且還加入的excel寫(xiě)入的功能,但一次只能寫(xiě)入一張表,所以要運(yùn)行兩次才能寫(xiě)入兩張表(sheet)。

version_4 的改進(jìn)在于將version_3中寫(xiě)入兩張表格的操作,集成在一個(gè)程序里,只需要運(yùn)行一次便可寫(xiě)入兩張表,但也總是會(huì)寫(xiě)入兩張表,萬(wàn)一你只想寫(xiě)入一張表呢??

version_5 相對(duì)之前版本的最大改進(jìn)在于將程序模塊化,更具可讀性了; 對(duì)修復(fù)set中出現(xiàn)nan的方法也進(jìn)行了改進(jìn)和簡(jiǎn)化; 而且可以自由控制寫(xiě)入多少?gòu)埍砹恕?/p>

version_final 相比較version_5,修復(fù)了一個(gè)bug,之前需要先驗(yàn)知識(shí),現(xiàn)在更通用一點(diǎn)(prep函數(shù)取代了set2list函數(shù))。

version_1

基本實(shí)現(xiàn)了excel讀取、統(tǒng)計(jì)、顯示功能,但問(wèn)題也有不少,像顯示出來(lái)后還要自已復(fù)制、粘貼到excel表,而且set中還有nan這樣的值。

#version_1
import os
import numpy as np
import pandas as pd
os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop\\0711任務(wù)')
print(os.getcwd())
data = pd.read_excel('for_python.xlsx','Sheet2')
return_set = set(data['回執(zhí)名單'])
demand_set = set(data['理事名單'])
answer_list = []
unanswer_list = []
for each in demand_set:
 if each in return_set:
 answer_list.append(each)
 else:
 unanswer_list.append(each)
notattend_set = set(data['回執(zhí)名單'][-15:])
nt = []
for each in notattend_set:
 if each in answer_list:
 nt.append(each)
def disp(ll, cap, num = True):
 print(cap)
 if num:
 for i, each in enumerate(ll):
  print(i+1,each)
 else:
 for each in enumerate(ll):
  print(each)
disp(answer_list,'\n理事回執(zhí)名單')
disp(unanswer_list,'\n理事未回執(zhí)名單')
disp(nt,'\n理事回執(zhí)說(shuō)不參加名單')

version_2

相比較上一個(gè)版本,此版本用set代替list,可以自動(dòng)去重。

#version_2
import os
import numpy as np
import pandas as pd
os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop\\0711任務(wù)')
print(os.getcwd())
data = pd.read_excel('for_python.xlsx','Sheet2')
return_set = set(data['回執(zhí)名單'])
demand_set = set(data['理事名單'])
answer_set = set([]) #理事回執(zhí)名單
unanswer_set = set([]) #理事未回執(zhí)名單
for each in demand_set:
 if each in return_set:
 answer_set.add(each)
 else:
 unanswer_set.add(each)
notattend_set = set(data['回執(zhí)名單'][-17:])
nt = set([]) #理事回執(zhí)說(shuō)不參加名單
for each in notattend_set:
 if each in answer_set:
 nt.add(each)
ans_att_set = answer_set - nt #理事回執(zhí)參加名單
def disp(ss, cap, num = False):
 print(cap)
 if num:
 for i, each in enumerate(ss):
  print(i+1,each)
 else:
 for each in ss:
  print(each)
#disp(answer_set,'\n理事回執(zhí)名單')
disp(ans_att_set,'\n理事回執(zhí)說(shuō)參加名單')
disp(nt,'\n理事回執(zhí)說(shuō)不參加名單')
disp(unanswer_set,'\n理事未回執(zhí)名單')
print(len(ans_att_set),len(nt),len(unanswer_set))

version_3

此版本解決了set中出現(xiàn)nan的bug,而且還加入的excel寫(xiě)入的功能,但一次只能寫(xiě)入一張表,所以要運(yùn)行兩次才能寫(xiě)入兩張表(sheet)。

step_1

import os
import numpy as np
import pandas as pd
os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop')
print('work_directory: ', os.getcwd())
data = pd.read_excel('理事與會(huì)員名單.xlsx','理事與會(huì)員名單')
#1.載入excel,得到三個(gè)名單
ans_attend_set = set(data['回執(zhí)參加']) #回執(zhí)參會(huì)名單
N = len(ans_attend_set)
ans_notatt_idx = [i for i in range(N) if type(data['回執(zhí)不參加'][i]) == np.float][0]
ans_notatt_set = set(data['回執(zhí)不參加'][:ans_notatt_idx])#回執(zhí)不參會(huì)名單
concil_idx = [i for i in range(N) if type(data['理事名單'][i]) == np.float][0]
concil_set = set(data['理事名單'][:concil_idx])  #理事名單
#2.統(tǒng)計(jì)理事參會(huì)情況
concil_attend_set = set([]) #理事回執(zhí)參會(huì)名單
concil_notatt_set = set([]) #理事回執(zhí)不參會(huì)名單
concil_notans_set = set([]) #理事未回執(zhí)名單
for each in concil_set:
 if each in ans_attend_set:
 concil_attend_set.add(each)
 elif each in ans_notatt_set:
 concil_notatt_set.add(each)
 else:
 concil_notans_set.add(each)
#3. 顯示結(jié)果
def disp(ss, cap, num = True):
 #ss: 名單集合
 #cap: 開(kāi)頭描述
 print(cap,'({})'.format(len(ss)))
 for i in range(np.ceil(len(ss)/5).astype(int)):
 pre = i * 5
 nex = (i+1) * 5
 #調(diào)整顯示格式
 dd = ''
 for each in list(ss)[pre:nex]:
  if len(each) == 2:
  dd = dd + ' ' + each
  elif len(each) == 3:
  dd = dd + ' ' + each
  else:
  dd = dd + '' + each
 print('{:3.0f} -{:3.0f} {}'.format(i*5+1,(i+1)*5,dd))
disp(concil_attend_set,'\n參會(huì)理事')
disp(concil_notatt_set,'\n不參會(huì)理事')
disp(concil_notans_set,'\n未回執(zhí)理事')
#4. 將理事參會(huì)情況,寫(xiě)入excel
df = pd.DataFrame(list(concil_attend_set),columns = ['參會(huì)理事'])
df['']=pd.DataFrame([''])
df['序號(hào)1'] = pd.DataFrame(np.arange(len(concil_notatt_set))+1)
df['不參會(huì)理事'] = pd.DataFrame(list(concil_notatt_set))
df['_']=pd.DataFrame([''])
df['序號(hào)2'] = pd.DataFrame(np.arange(len(concil_notans_set))+1)
df['未回執(zhí)理事'] = pd.DataFrame(list(concil_notans_set))
df.index = df.index + 1
df.to_excel('理事和會(huì)員回執(zhí)統(tǒng)計(jì).xlsx', sheet_name='理事回執(zhí)統(tǒng)計(jì)')
print('\n\n寫(xiě)入excel成功~~')

step_2

import os
import numpy as np
import pandas as pd
os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop')
print('work_directory: ', os.getcwd())
data = pd.read_excel('理事與會(huì)員名單.xlsx','理事與會(huì)員名單')
#1.載入excel,得到三個(gè)名單
ans_attend_set = set(data['回執(zhí)參加']) #回執(zhí)參會(huì)名單
N = len(ans_attend_set)
ans_notatt_idx = [i for i in range(N) if type(data['回執(zhí)不參加'][i]) == np.float][0]
ans_notatt_set = set(data['回執(zhí)不參加'][:ans_notatt_idx])#回執(zhí)不參會(huì)名單
mem_idx = [i for i in range(N) if type(data['被推薦人'][i]) == np.float][0]
mem_set = set(data['被推薦人'][:mem_idx])  #被推薦為會(huì)員代表名單
#2.統(tǒng)計(jì)會(huì)員參會(huì)情況
mem_attend_set = set([]) #回執(zhí)參會(huì)會(huì)員
mem_notatt_set = set([]) #回執(zhí)不參會(huì)會(huì)員
mem_notans_set = set([]) #未回執(zhí)會(huì)員
for each in mem_set:
 if each in ans_attend_set:
 mem_attend_set.add(each)
 elif each in ans_notatt_set:
 mem_notatt_set.add(each)
 else:
 mem_notans_set.add(each)
#3. 顯示結(jié)果
def disp(ss, cap, num = True):
 #ss: 名單集合
 #cap: 開(kāi)頭描述
 print(cap,'({})'.format(len(ss)))
 for i in range(np.ceil(len(ss)/5).astype(int)):
 pre = i * 5
 nex = (i+1) * 5
 #調(diào)整顯示格式
 dd = ''
 for each in list(ss)[pre:nex]:
  if len(each) == 2:
  dd = dd + ' ' + each
  elif len(each) == 3:
  dd = dd + ' ' + each
  else:
  dd = dd + '' + each
 print('{:3.0f} -{:3.0f} {}'.format(i*5+1,(i+1)*5,dd))
disp(mem_attend_set,'\n參會(huì)會(huì)員')
disp(mem_notatt_set,'\n不參會(huì)會(huì)員')
disp(mem_notans_set,'\n未回執(zhí)會(huì)員')
#4. 將會(huì)員參會(huì)情況,寫(xiě)入excel
if len(mem_attend_set) > len(mem_notans_set):
 print('#1')
 L = len(mem_attend_set)
 mem_notans_list = list(mem_notans_set)
 mem_notans_list.extend([''] * (L - len(mem_notans_set)))
 mem_attend_list = list(mem_attend_set)
else:
 print('#2')
 L = len(mem_notans_set)
 mem_attend_list = list(mem_attend_set)
 mem_attend_list.extend([''] * (L - len(mem_attend_set)))
 mem_notans_list = list(mem_notans_set) 
df = pd.DataFrame(mem_attend_list,columns = ['參會(huì)會(huì)員'])
df['']=pd.DataFrame([''])
if len(mem_notatt_set) == 0:
 df['序號(hào)1'] = np.NaN
 df['不參會(huì)會(huì)員'] = np.NaN
else:
 df['序號(hào)1'] = pd.DataFrame(np.arange(len(mem_notatt_set))+1)
 df['不參會(huì)會(huì)員'] = pd.DataFrame(list(mem_notatt_set))
df['_']=pd.DataFrame([''])
df['序號(hào)2'] = pd.DataFrame(np.arange(len(mem_notans_set))+1)
df['未回執(zhí)會(huì)員'] = pd.DataFrame(mem_notans_list)
df.index = df.index + 1
df0 = pd.read_excel('理事和會(huì)員回執(zhí)統(tǒng)計(jì).xlsx',sheet_name='理事回執(zhí)統(tǒng)計(jì)')
writer = pd.ExcelWriter('理事和會(huì)員回執(zhí)統(tǒng)計(jì).xlsx')
df0.to_excel(writer, sheet_name='理事回執(zhí)統(tǒng)計(jì)')
df.to_excel(writer, sheet_name='會(huì)員回執(zhí)統(tǒng)計(jì)')
writer.save()
print('\n\n寫(xiě)入excel成功~~')

version_4

version_4的改進(jìn)在于將version_3中寫(xiě)入兩張表格的操作,集成在一個(gè)程序里,只需要運(yùn)行一次便可寫(xiě)入兩張表,也總是會(huì)寫(xiě)入兩張表。問(wèn)題是要是你只想寫(xiě)入一張表呢??

import os
import numpy as np
import pandas as pd
os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop')
print('work_directory: ', os.getcwd())
loadfile_sheet = ['理事與會(huì)員名單.xlsx','理事與會(huì)員名單']
columns = ['回執(zhí)參加','回執(zhí)不參加','理事','會(huì)員']
savefile_sheet = ['理事和會(huì)員回執(zhí)統(tǒng)計(jì).xlsx','理事回執(zhí)統(tǒng)計(jì)','會(huì)員回執(zhí)統(tǒng)計(jì)']
display = [1,1]
def main(loadfile_sheet,columns,savefile_sheet,display):
 #1. 載入excel,得到名單
 data = pd.read_excel(loadfile_sheet[0],loadfile_sheet[1])
 def first_nan_index(pd):
 for i, each in enumerate(pd):
  if type(each) == np.float:
  return i
 return i
 idx = first_nan_index(data[columns[0]])
 ans_attend_set = set(data[columns[0]][:idx])#回執(zhí)參會(huì)名單
 idx = first_nan_index(data[columns[1]])
 ans_notatt_set = set(data[columns[1]][:idx])#回執(zhí)不參會(huì)名單
 idx = first_nan_index(data[columns[2]])
 concil_set = set(data[columns[2]][:idx])#理事名單
 idx = first_nan_index(data[columns[3]])
 mem_set = set(data[columns[3]][:idx])#會(huì)員名單
 #2. 統(tǒng)計(jì)參會(huì)情況
 concil_attend_set = set([]) #回執(zhí)參會(huì)理事
 concil_notatt_set = set([]) #回執(zhí)不參會(huì)理事
 concil_notans_set = set([]) #未回執(zhí)理事
 for each in concil_set:
 if each in ans_attend_set:
  concil_attend_set.add(each)
 elif each in ans_notatt_set:
  concil_notatt_set.add(each)
 else:
  concil_notans_set.add(each)
 mem_attend_set = set([]) #回執(zhí)參會(huì)會(huì)員
 mem_notatt_set = set([]) #回執(zhí)不參會(huì)會(huì)員
 mem_notans_set = set([]) #未回執(zhí)會(huì)員
 for each in mem_set:
 if each in ans_attend_set:
  mem_attend_set.add(each)
 elif each in ans_notatt_set:
  mem_notatt_set.add(each)
 else:
  mem_notans_set.add(each)
 #3. 是否顯示中間結(jié)果 
 def disp(ss, cap, num = True):
 #ss: 名單集合
 #cap: 開(kāi)頭描述
 print(cap,'({})'.format(len(ss)))
 for i in range(np.ceil(len(ss)/5).astype(int)):
  pre = i * 5
  nex = (i+1) * 5
  #調(diào)整顯示格式
  dd = ''
  for each in list(ss)[pre:nex]:
  if len(each) == 2:
   dd = dd + ' ' + each
  elif len(each) == 3:
   dd = dd + ' ' + each
  else:
   dd = dd + '' + each
  print('{:3.0f} -{:3.0f} {}'.format(i*5+1,(i+1)*5,dd))
 if display[0]:
 disp(concil_attend_set,'\n參會(huì)理事')
 disp(concil_notatt_set,'\n不參會(huì)理事')
 disp(concil_notans_set,'\n未回執(zhí)理事')
 if display[1]:
 disp(mem_attend_set,'\n參會(huì)會(huì)員')
 disp(mem_notatt_set,'\n不參會(huì)會(huì)員')
 disp(mem_notans_set,'\n未回執(zhí)會(huì)員')
 #4. 寫(xiě)入excel
 def trans_pd(df,ss,cap,i=1):
 if len(ss) == 0:
  df['序號(hào){}'.format(i)] = np.NaN
  df[cap] = np.NaN
 else:
  df['序號(hào){}'.format(i)] = pd.DataFrame(np.arange(len(ss))+1)
  df[cap] = pd.DataFrame(list(ss))
 df['_'*i]=pd.DataFrame([''])
 return df
 def set2list(mem_attend_set,mem_notans_set):
 if len(mem_attend_set) > len(mem_notans_set):
  L = len(mem_attend_set)
  mem_notans_list = list(mem_notans_set)
  mem_notans_list.extend([''] * (L - len(mem_notans_set)))
  mem_attend_list = list(mem_attend_set)
 else:
  L = len(mem_notans_set)
  mem_attend_list = list(mem_attend_set)
  mem_attend_list.extend([''] * (L - len(mem_attend_set)))
  mem_notans_list = list(mem_notans_set)
 return mem_attend_list,mem_notans_list
 mem_attend_list, mem_notans_list = set2list(mem_attend_set, mem_notans_set) 
 df1 = pd.DataFrame(mem_attend_list,columns = ['參會(huì)會(huì)員'])
 df1['']=pd.DataFrame([''])
 df1 = trans_pd(df1,mem_notatt_set,'不參會(huì)會(huì)員')
 df1 = trans_pd(df1,mem_notans_set,'未回執(zhí)會(huì)員',2)
 df1.index = df1.index + 1
 concil_attend_list, concil_notans_list = set2list(concil_attend_set, concil_notans_set)
 df2 = pd.DataFrame(concil_attend_list,columns = ['參會(huì)理事'])
 df2['']=pd.DataFrame([''])
 df2 = trans_pd(df2,concil_notatt_set,'不參會(huì)理事')
 df2 = trans_pd(df2,concil_notans_list,'未回執(zhí)理事',2)
 df2.index = df2.index + 1
 writer = pd.ExcelWriter(savefile_sheet[0])
 df2.to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[1])
 df1.to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[2])
 writer.save()
 print('\n\n寫(xiě)入excel成功~~')
if __name__ == '__main__':
 main(loadfile_sheet,columns,savefile_sheet,display)

version_5

version_5對(duì)修復(fù)set中出現(xiàn)nan的方法進(jìn)行了改進(jìn)和簡(jiǎn)化; 而且將程序模塊化,更具可讀性; 可以自由控制寫(xiě)入多少?gòu)埍砹恕?/p>

import os
import numpy as np
import pandas as pd
os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop')
print('work_directory: ', os.getcwd())
loadfile_sheet = ['理事與會(huì)員名單.xlsx','理事與會(huì)員名單']
common_columns = ['回執(zhí)參加','回執(zhí)不參加']
concerned_columns = ['理事','會(huì)員']
disp_columns = ['參會(huì)','不參會(huì)','未回執(zhí)']
savefile_sheet = ['理事和會(huì)員回執(zhí)統(tǒng)計(jì).xlsx','理事回執(zhí)統(tǒng)計(jì)','會(huì)員回執(zhí)統(tǒng)計(jì)']
def disp(ss, cap, num = True):
 #ss: 名單集合
 #cap: 開(kāi)頭描述
 print(cap,'({})'.format(len(ss)))
 for i in range(np.ceil(len(ss)/5).astype(int)):
 pre = i * 5
 nex = (i+1) * 5
 #調(diào)整顯示格式
 dd = ''
 for each in list(ss)[pre:nex]:
  if len(each) == 2:
  dd = dd + ' ' + each
  elif len(each) == 3:
  dd = dd + ' ' + each
  else:
  dd = dd + '' + each
 print('{:3.0f} -{:3.0f} {}'.format(i*5+1,(i+1)*5,dd))
def trans_pd(df,ss,cap,i=1):
 df['_'*i]=pd.DataFrame([''])
 if len(ss) == 0:
 df['序號(hào){}'.format(i)] = np.NaN
 df[cap] = np.NaN
 else:
 df['序號(hào){}'.format(i)] = pd.DataFrame(np.arange(len(ss))+1)
 df[cap] = pd.DataFrame(list(ss)) 
 return df
def set2list(ss1,ss2):
 if len(ss1) > len(ss2):
 L = len(ss1)
 ss2_list = list(ss2)
 ss2_list.extend([''] * (L - len(ss2)))
 ss1_list = list(ss1)
 else:
 L = len(ss2)
 ss1_list = list(ss1)
 ss1_list.extend([''] * (L - len(ss1)))
 ss2_list = list(ss2)
 return ss1_list,ss2_list 
def get_df(loadfile_sheet,common_columns,concerned_column,disp_columns, display = True):
 #1. 載入excel
 data = pd.read_excel(loadfile_sheet[0],loadfile_sheet[1])
 common_set1 = set(data[common_columns[0]])
 common_set1.discard(np.NaN)
 common_set2 = set(data[common_columns[1]])
 common_set2.discard(np.NaN)
 concerned_set = set(data[concerned_column])
 concerned_set.discard(np.NaN)
 #2. 統(tǒng)計(jì)
 concerned_in_set_1 = set([])
 concerned_in_set_2 = set([])
 concerned_in_no_set = set([])
 for each in concerned_set:
 if each in common_set1:
  concerned_in_set_1.add(each)
 elif each in common_set2:
  concerned_in_set_2.add(each)
 else:
  concerned_in_no_set.add(each)
 #3. 顯示
 if display:
 disp(concerned_in_set_1,'\n'+disp_columns[0]+concerned_column)
 disp(concerned_in_set_2,'\n'+disp_columns[1]+concerned_column)
 disp(concerned_in_no_set,'\n'+disp_columns[2]+concerned_column)
 #4. 返回DataFrame
 concerned_in_set_1_list, concerned_in_set_2_list = set2list(concerned_in_set_1, concerned_in_no_set) 
 df = pd.DataFrame(concerned_in_set_1_list,columns = [disp_columns[0]])
 df = trans_pd(df,concerned_in_set_2,disp_columns[1])
 df = trans_pd(df,concerned_in_no_set,disp_columns[2],2)
 df.index = df.index + 1
 return df
def save2excel(df, concerned_column, savefile_sheet):
 L = len(savefile_sheet) - 1
 idx = 0
 for i in np.arange(L)+1:
 if concerned_column in savefile_sheet[i]:
  idx = i
  break
 if idx != 0:  
 names = locals()
 for i in np.arange(L)+1:
  if i != idx:
  names['df%s' % i] = pd.read_excel(savefile_sheet[0], sheet_name=savefile_sheet[i])
 writer = pd.ExcelWriter(savefile_sheet[0])
 for i in np.arange(L)+1:
  if i != idx:
  names['df%s' % i].to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[i])
  else:
  df.to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[i])
 writer.save()
 else:  
 names = locals()
 for i in np.arange(L)+1:
  names['df%s' % i] = pd.read_excel(savefile_sheet[0], sheet_name=savefile_sheet[i])
 writer = pd.ExcelWriter(savefile_sheet[0])
 for i in np.arange(L)+1:
  names['df%s' % i].to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[i])
 df.to_excel(writer, sheet_name=concerned_column)
 writer.save()
 print('writing success')
if __name__ == '__main__':
 for concerned_column in concerned_columns:
 df = get_df(loadfile_sheet,common_columns,
   concerned_column,disp_columns, display = True)
 save2excel(df, concerned_column, savefile_sheet)

version_final

相比較version_5,修復(fù)了一個(gè)bug,之前需要先驗(yàn)知識(shí),現(xiàn)在更通用一點(diǎn)(prep函數(shù)取代了set2list函數(shù))。

import os
import numpy as np
import pandas as pd
os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop')
print('work_directory: ', os.getcwd())
loadfile_sheet = ['理事與會(huì)員名單.xlsx','理事與會(huì)員名單']
common_columns = ['回執(zhí)參加','回執(zhí)不參加']
concerned_columns = ['理事','會(huì)員']
disp_columns = ['參會(huì)','不參會(huì)','未回執(zhí)']
savefile_sheet = ['理事和會(huì)員回執(zhí)統(tǒng)計(jì).xlsx','理事回執(zhí)統(tǒng)計(jì)','會(huì)員回執(zhí)統(tǒng)計(jì)']
def disp(ss, cap, num = True):
 #功能:顯示名單
 #ss : 名單集合
 #cap :開(kāi)頭描述
 print(cap,'({})'.format(len(ss)))
 for i in range(np.ceil(len(ss)/5).astype(int)):
 pre = i * 5
 nex = (i+1) * 5
 #調(diào)整顯示格式
 dd = ''
 for each in list(ss)[pre:nex]:
  if len(each) == 2:
  dd = dd + ' ' + each
  elif len(each) == 3:
  dd = dd + ' ' + each
  else:
  dd = dd + '' + each
 print('{:3.0f} -{:3.0f} {}'.format(i*5+1,(i+1)*5,dd))
def trans_pd(df,ll,cap,i=1):
 #功能:生成三列--空列、序號(hào)列、數(shù)據(jù)列
 #df : DataFrame結(jié)構(gòu)
 #ll : 列表
 #cap : 顯示的列名
 #i : 控制空列的名字
 df['_'*i]=pd.DataFrame([''])
 if len(set(ll)) == 1:
 df['序號(hào){}'.format(i)] = np.NaN
 df[cap] = np.NaN
 else:
 df['序號(hào){}'.format(i)] = pd.DataFrame(np.arange(len(set(ll))-1)+1)
 df[cap] = pd.DataFrame(ll) 
 return df
def prep(ss, N):
 #功能:預(yù)處理,生成列表,并補(bǔ)齊到長(zhǎng)度N
 #ss : 集體
 #N :長(zhǎng)度
 ll = list(ss)
 L = len(ll)
 ll.extend([np.NaN] * (N-L))
 return ll
def get_df(loadfile_sheet,common_columns,concerned_column,disp_columns, display = True):
 #1. 載入excel
 data = pd.read_excel(loadfile_sheet[0],loadfile_sheet[1]) 
 common_set1 = set(data[common_columns[0]])
 common_set2 = set(data[common_columns[1]]) 
 concerned_set = set(data[concerned_column])
 common_set1.discard(np.NaN)
 common_set2.discard(np.NaN)
 concerned_set.discard(np.NaN)
 #2. 統(tǒng)計(jì)
 concerned_in_set_1 = set([])
 concerned_in_set_2 = set([])
 concerned_in_no_set = set([])
 for each in concerned_set:
 if each in common_set1:
  concerned_in_set_1.add(each)
 elif each in common_set2:
  concerned_in_set_2.add(each)
 else:
  concerned_in_no_set.add(each)
 #3. 顯示
 if display:
 disp(concerned_in_set_1,'\n'+disp_columns[0]+concerned_column)
 disp(concerned_in_set_2,'\n'+disp_columns[1]+concerned_column)
 disp(concerned_in_no_set,'\n'+disp_columns[2]+concerned_column)
 #4. 返回DataFrame
 N = np.max([len(concerned_in_set_1),len(concerned_in_set_2),len(concerned_in_no_set)])
 concerned_in_set_1_list = prep(concerned_in_set_1,N)
 concerned_in_set_2_list = prep(concerned_in_set_2,N)
 concerned_in_no_list = prep(concerned_in_no_set,N)
 df = pd.DataFrame(concerned_in_set_1_list,columns = [disp_columns[0]])
 df = trans_pd(df,concerned_in_set_2_list,disp_columns[1])
 df = trans_pd(df,concerned_in_no_list,disp_columns[2],2)
 df.index = df.index + 1
 return df
def save2excel(df, concerned_column, savefile_sheet):
 L = len(savefile_sheet) - 1
 idx = 0
 for i in np.arange(L)+1:
 if concerned_column in savefile_sheet[i]:
  idx = i
  break
 if idx != 0: #如果有對(duì)應(yīng)sheet  
 names = locals()
 for i in np.arange(L)+1:
  if i != idx:
  names['df%s' % i] = pd.read_excel(savefile_sheet[0], sheet_name=savefile_sheet[i])
 writer = pd.ExcelWriter(savefile_sheet[0])
 for i in np.arange(L)+1:
  if i != idx:
  names['df%s' % i].to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[i])
  else:
  df.to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[i])
 writer.save()
 else: #如果沒(méi)有對(duì)應(yīng)sheet,創(chuàng)建一個(gè)新sheet  
 names = locals()
 for i in np.arange(L)+1:
  names['df%s' % i] = pd.read_excel(savefile_sheet[0], sheet_name=savefile_sheet[i])
 writer = pd.ExcelWriter(savefile_sheet[0])
 for i in np.arange(L)+1:
  names['df%s' % i].to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[i])
 df.to_excel(writer, sheet_name=concerned_column)
 writer.save()
 print('writing success')
if __name__ == '__main__':
 for concerned_column in concerned_columns:
 df = get_df(loadfile_sheet,common_columns,
   concerned_column,disp_columns, display = True)
 save2excel(df, concerned_column, savefile_sheet)

以上這篇python實(shí)戰(zhàn)之實(shí)現(xiàn)excel讀取、統(tǒng)計(jì)、寫(xiě)入的示例講解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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