Python处理Excel表格数据

爱学习的蛋白质

Python处理表格文件，第一列字符串，第二三列为数值，
根据第一列的内容分组，相同字符串为同一组，
分组后对表格第二三列对应的数据分组求和，然后输出储存到第四第五列，要和前三列一一对应

感觉很简单，但是不知道怎么搞，描述的不清楚的话我可以再解释

FishC

没问题，我可以帮你解决这个问题。

首先，你需要安装一个Python库来处理Excel文件。推荐使用openpyxl库。

可以使用以下命令安装openpyxl库：

1. pip install openpyxl

复制代码

接下来，你需要编写Python代码来实现你的需求。下面是一个示例代码：

1. import openpyxl
   
2. 
   
3. # 打开Excel文件
   
4. workbook = openpyxl.load_workbook('your_file.xlsx')
   
5. 
   
6. # 选择第一个工作表
   
7. worksheet = workbook.active
   
8. 
   
9. # 创建字典用于存储每组数据的和
   
10. group_sums = {}
    
11. 
    
12. # 遍历每一行数据
    
13. for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    
14.     # 获取第一列、第二列和第三列的值
    
15.     group = row[0]
    
16.     value1 = row[1]
    
17.     value2 = row[2]
    
18. 
    
19.     # 检查当前组是否已经在字典中
    
20.     if group in group_sums:
    
21.         # 如果组已存在，则将当前行的值加到对应的和上
    
22.         group_sums[group][0] += value1
    
23.         group_sums[group][1] += value2
    
24.     else:
    
25.         # 如果组不存在，则创建一个新的键，并将当前行的值初始化为对应的和
    
26.         group_sums[group] = [value1, value2]
    
27. 
    
28. # 将和写入第四列和第五列
    
29. for row in worksheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    
30.     group = row[0]
    
31.     value1 = row[1]
    
32.     value2 = row[2]
    
33. 
    
34.     # 获取当前组对应的和
    
35.     group_sum = group_sums[group]
    
36. 
    
37.     # 将和写入第四列和第五列
    
38.     worksheet.cell(row=row[3], column=4, value=group_sum[0])
    
39.     worksheet.cell(row=row[3], column=5, value=group_sum[1])
    
40. 
    
41. # 保存文件
    
42. workbook.save('your_output.xlsx')

复制代码

请将代码中的`your_file.xlsx`替换为你的Excel文件的路径。代码假设数据从第二行开始，第一行是标题。

运行代码后，将会生成一个新的Excel文件`your_output.xlsx`，其中第四列和第五列将包含分组求和的结果。

希望这个示例可以帮到你，如果还有其他问题，请随时向我提问！

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

爱学习的蛋白质

如果先将表格读取为元组呢，之后可以用什么函数

FishC

爱学习的蛋白质 发表于 2024-03-08 17:20
如果先将表格读取为元组呢，之后可以用什么函数

如果你把表格数据读取为元组，可以使用Python内置的collections模块中的defaultdict类来方便地进行分组和求和。以下是一个示例代码：

1. import openpyxl
   
2. from collections import defaultdict
   
3. 
   
4. # 打开Excel文件
   
5. workbook = openpyxl.load_workbook('your_file.xlsx')
   
6. 
   
7. # 选择第一个工作表
   
8. worksheet = workbook.active
   
9. 
   
10. # 读取表格数据为元组
    
11. data = tuple(worksheet.iter_rows(values_only=True))
    
12. 
    
13. # 创建字典用于存储每组数据的和
    
14. group_sums = defaultdict(lambda: [0, 0])
    
15. 
    
16. # 遍历每一行数据
    
17. for row in data[1:]:  # 从第二行开始，跳过表头
    
18.     group = row[0]
    
19.     value1 = row[1]
    
20.     value2 = row[2]
    
21.    
    
22.     # 将当前行的值加到对应的和上
    
23.     group_sums[group][0] += value1
    
24.     group_sums[group][1] += value2
    
25. 
    
26. # 将和写入第四列和第五列
    
27. for i, row in enumerate(data, start=1):
    
28.     group = row[0]
    
29.     worksheet.cell(row=i, column=4, value=group_sums[group][0])
    
30.     worksheet.cell(row=i, column=5, value=group_sums[group][1])
    
31. 
    
32. # 保存文件
    
33. workbook.save('your_output.xlsx')

复制代码

这段代码首先将表格数据读取为元组，然后使用`defaultdict`创建了一个字典`group_sums`，它的默认值是一个包含两个元素的列表，用于存储每组数据的和。接着，代码遍历每一行数据，将相同分组的数值累加到对应的和上。最后，将求和结果写入第四列和第五列。希望这个示例对你有帮助！如果还有其他问题，请随时向我提问。

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爱学习的蛋白质

如果先将表格用pnadas.read_excel读取，之后可以用什么函数

FishC

爱学习的蛋白质 发表于 2024-03-08 17:33
如果先将表格用pnadas.read_excel读取，之后可以用什 ...

如果你使用`pandas.read_excel`方法将表格读取为DataFrame对象，可以使用pandas提供的强大函数和方法进行分组和求和操作。以下是一个示例代码：import pandas as pd# 使用pandas.read_excel读取表格数据df = pd.read_excel('your_file.xlsx')# 使用groupby函数进行分组，并对分组后的数值列进行求和grouped_df = df.groupby('column_name')['column_name2', 'column_name3'].sum()# 将求和结果添加为新的列df['new_column1'] = df['column_name'].map(grouped_df['column_name2'])df['new_column2'] = df['column_name'].map(grouped_df['column_name3'])# 将处理后的DataFrame保存到新的Excel文件df.to_excel('your_output.xlsx', index=False)这段代码中，首先使用`pandas.read_excel`方法将表格数据读取为DataFrame对象。然后，使用`groupby`函数根据第一列的值对DataFrame进行分组，并对分组后的第二列和第三列进行求和操作得到`grouped_df`。接下来，使用`map`方法将求和结果映射到原DataFrame的新列`new_column1`和`new_column2`中。最后，使用`to_excel`方法将处理后的DataFrame保存成新的Excel文件。请将代码中的`your_file.xlsx`替换为你的Excel文件路径，以及`column_name`、`column_name2`和`column_name3`替换为实际的列名。希望这个示例对你有帮助！如果还有其他问题，请随时向我提问。

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