Python中利用Pandas处理复杂Excel数据方法解析

时间:2020-10-29 09:44:39 来源: 今日头条


关于Excel数据处理,很多同学可能使用过Pyhton的pandas模块,用它可以轻松地读取和转换Excel数据。但是实际中Excel表格结构可能比较杂乱,数据会分散不同的工作表中,而且在表格中分布很乱,这种情况下啊直接使用pandas就会非常吃力。本文虫虫给大家介绍使用pandas和openpyxl读取这样的数据的方法。

问题缘起

pandas read_excel函数在读取Excel工作表方面做得很好。但是,如果数据不是从头开始,不是从单元格A1开始的连续表格,则结果会不是很好。比如下面一个销售表,使用read_excel读取:

读取的结果如下所示:

结果中标题表头变成了Unnamed,而且还会额外增加很多职位NaN列,字段为空的列的值也会被转换为NaN,这显然不是我们所期望的。

header和usecols参数

对这样的非标准格式的表格,我们可以使用read_excel()的header和usecols参数来控制选择的需要读取的列。

importpandasaspd

frompathlibimportPath

src_file='sales.xlsx'

结果的DataFrame包含了我们期望的数据。

代码中使用header和usecols参数设定了用于显示标题的列和需要读取的字段:

header参数为一个整数,从0开始索引,其为选择的行,比如1表示Excel中的第2行。

usecols参数设定选择的Excel列范围范围(A-…),例如,B:F表示读取B到F列。

在某些情况下,可能希望将列定义为数字列表。比如,可以定义整数列数:

df=pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=[1,2,3,4,5])

这对对大型数据集(例如,每3列或仅偶数列)要遵循一定的数字模式,则这个参数方法会很有用。

usecols还可以设定从列名列表读取。比如上面的例子也可以这样写:

df=pd.read_excel(

src_file,

header=1,

usecols=['item_type','orderid','orderdate','state','priority'])

列顺序支持自由选择,这种命名列列表的方式实际中很有用。

usecols支持一个回调函数column_check,可通过该函数对数据进行处理。

下面是一个简单的示例:

defcolumn_check(x):

if'unnamed'inx.lower():

returnFalse

if'priority'inx.lower():

returnFalse

if'order'inx.lower():

returnTrue

returnTrue

df=pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=column_check)

column_check按名称解析每列,每列通过定义True或False,来选择是否读取。

usecols也可以使用lambda表达式。下面的示例中定义的需要显示的字段列表。为了进行比较,通过将名称转换为小写来规范化。

cols_to_use=['item_type','orderid','orderdate','state','priority']

df=pd.read_excel(src_file,

header=1,

usecols=lambdax:x.lower()incols_to_use)

回调函数为我们提供了许多灵活性,可以处理Excel文件的实际混乱情况。

关于read_exce函数更多参数可以查看官方文档,下面是一个总结表格:

结合openpyxl

在某些情况下,数据甚至可能在Excel中变得更加复杂。在下面示例中,我们有一个ship_cost要读取的表。如果必须使用这样的文件,那么只用pandas函数和选项也很难做到。在这种情况下,可以直接使用openpyxl解析文件并将数据转换为pandas DataFrame。比如要读取下面示例的数据:

fromopenpyxlimportload_workbook

importpandasaspd

frompathlibimportPath

src_file='sales1.xlsx'

加载整个工作簿:

cc=load_workbook(filename=src_file)

查看所有工作表:

cc.sheetnames

['sales', 'shipping_rates']

要访问特定的工作表:

sheet=cc['shipping_rates']

要查看所有命名表的列表:

sheet.tables.keys()

dict_keys(['ship_cost'])

该键对应于Excel中分配给表的名称。这样就可以设定要读取的Excel范围:

lookup_table=sheet.tables['ship_cost']

lookup_table.ref

'C8:E16'

这样就获得了要加载的数据范围。最后将其转换为pandas DataFrame即可。遍历每一行并转换为DataFrame:

data=sheet[lookup_table.ref]

rows_list=[]

forrowindata:

cols=[]

forcolinrow:

cols.append(col.value)

rows_list.append(cols)

df=pd.DataFrame(data=rows_list[1:],index=None,columns=rows_list[0])

结果数据框:

总结

在理想情况下,使用的数据将采用简单一致的格式。在本文中,我们介绍了在Pandas下通过参数轻松删除行和列以使其格式更加合理。尤其是结合openpyxl的情况下可以让我们读取Excel数据更加灵活,可以处理比较复杂的表格数据。

关键词:Python Pandas Excel

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