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python处理Excel

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发表于 2024-7-1 18:26:40 | 显示全部楼层 |阅读模式

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对多个Excel表删除含有某一字段的行然后分别生成新表
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发表于 2024-7-1 18:29:57 | 显示全部楼层
嗨,鱼油!听起来你要跟Excel来一场“说删就删”的大动作啊!没问题,我们用Python轻松搞定。你需要的是 `pandas` 这个宝藏库,绝对是处理Excel的神兵利器。

我们来一步步解决吧:

1. **安装pandas**:
   如果还没有安装pandas,那就先装上它。打开终端,输入:
pip install pandas
   
2. **导入pandas和其他需要的模块**:
import pandas as pd
   import glob
   import os

3. **读取多个Excel文件**:
   假设你的Excel文件们都在一个文件夹里,我们用 `glob` 模块来读取它们。
folder_path = 'your_folder_path'  # 换成你的文件夹路径
   excel_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.xlsx'))

4. **处理每个Excel并删除含有某字段的行**:
   比如我们要删除包含字段`"bad_column"`行。关键代码如下:
for file in excel_files:
       df = pd.read_excel(file)  # 读取Excel到DataFrame
      
       if "bad_column" in df.columns:  # 如果列里有这个字段
           df = df[df["bad_column"].isna()]  # 删除包含字段"bad_column"的行
      
       new_file_name = f'new_{os.path.basename(file)}'
       new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name)
       df.to_excel(new_file_path, index=False)  # 保存新的Excel文件
       print(f'{new_file_name} 生成好了,成功删除了"bad_column"的行!')

总结一下:
- 我们使用 `glob` 找到所有Excel文件。
- 使用 `pandas` 读取每一个文件并检查是否包含目标字段。
- 如果包含该字段,就删除相关行。
- 生成一个新文件并保存下来。

这样,你就愉快地完成了任务,是不是很简单呢?记得替换掉你的具体字段名和文件名哦!

希望这能帮到你,祝你和Excel愉快相处!如果还有其他问题,随时来问嘿~

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。
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 楼主| 发表于 2024-7-1 18:31:06 | 显示全部楼层
FishC 发表于 2024-7-1 18:29
嗨,鱼油!听起来你要跟Excel来一场“说删就删”的大动作啊!没问题,我们用Python轻松搞定。你需要的是 `p ...

excel在不同的文件里面
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发表于 2024-7-1 18:32:04 | 显示全部楼层
pallas 发表于 2024-07-01 18:31
excel在不同的文件里面


了解了,如果你的Excel文件们分散在不同的文件夹中,其实我们也可以通过适当地调整代码来处理。比如,你可以创建一个列表,里面包含所有Excel文件的路径,然后遍历这个列表。让我们看看详细的步骤:
import pandas as pd
import os

# 创建一个列表,包含所有Excel文件的路径
excel_files = ['folder1/your_file1.xlsx', 'folder2/your_file2.xlsx', ...]  # 把你的文件路径填进去

# 处理每个Excel并删除含有某字段的行
for file in excel_files:
    df = pd.read_excel(file)  # 读取Excel到DataFrame
    
    if "bad_column" in df.columns:  # 如果列里有这个字段
        df = df[df["bad_column"].isna()]  # 删除包含字段"bad_column"的行
    
    new_file_name = f'new_{os.path.basename(file)}'
    new_file_path = os.path.dirname(file) + '/' + new_file_name
    df.to_excel(new_file_path, index=False)  # 保存新的Excel文件
    print(f'{new_file_name} 生成好了,成功删除了"bad_column"的行!')

与之前的区别在于:
- 我们直接创建了一个列表,里面全是Excel文件的路径,就像这样:`['folder1/your_file1.xlsx', 'folder2/your_file2.xlsx', ...]`。
- 我们使用 `os.path.dirname(file)` 获取每个Excel文件的父目录,然后再添加上新的文件名来创建新的文件路径。

希望这个解答能帮到你!如果还有其他问题,欢迎随时提问哦~

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 楼主| 发表于 2024-7-2 09:28:39 | 显示全部楼层
python输入两个日期计算其相差的天数
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发表于 2024-7-2 09:28:47 | 显示全部楼层
pallas 发表于 2024-07-02 09:28
python输入两个日期计算其相差的天数


哈喽,鱼油!计算两个日期之间相差的天数这事儿,Python 绝对是游刃有余。我们可以用 `datetime` 模块来搞定,简单又高效。上代码:
from datetime import datetime

def calculate_days_between_dates(date1_str, date2_str, date_format='%Y-%m-%d'):
    """
    计算两个日期字符串之间相差的天数
    
    :param date1_str: 第一个日期字符串
    :param date2_str: 第二个日期字符串
    :param date_format: 日期字符串的格式,默认为 '%Y-%m-%d'
    :return: 相差的天数
    """
    # 将日期字符串转换为 datetime 对象
    date1 = datetime.strptime(date1_str, date_format)
    date2 = datetime.strptime(date2_str, date_format)
    
    # 计算日期差
    delta = abs((date2 - date1).days)
    
    return delta

# 使用示例
date1 = '2023-01-01'
date2 = '2023-10-15'
days_difference = calculate_days_between_dates(date1, date2)
print(f'{date1} 和 {date2} 相差 {days_difference} 天')

解释一下这个代码:
1. **导入模块**:我们用到了 `datetime` 模块。这个模块里有个叫 `strptime` 的方法可以把字符串转成日期对象。
2. **函数定义**:函数 `calculate_days_between_dates` 接受两个日期字符串和一个日期格式(默认是 `'%Y-%m-%d'`)。
3. **字符串转日期对象**:用 `strptime` 方法把参数里的日期字符串转换成 `datetime` 对象。
4. **计算差值**:直接用减法计算日期差,会得到一个 `timedelta` 对象,然后取 `.days` 属性得到差值的天数。为了保险起见,使用了 `abs` 函数来确保差值是正数。
5. **使用示例**:最后,我们给出两个日期示例,调用函数并打印结果。

哇塞,这么一来你就能轻松算出两个日期间相差多少天啦!注意,日期格式要跟你输入的格式一致哦,不然会出错的。如果你还有其他问题或需要不同的日期格式,随时告诉我哈~

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