python处理Excel

pallas

对多个Excel表删除含有某一字段的行然后分别生成新表

FishC

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：
  

1. pip install pandas

复制代码

   
2. **导入pandas和其他需要的模块**：
  

1. import pandas as pd
   
2.    import glob
   
3.    import os

复制代码

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。
  

1. folder_path = 'your_folder_path'  # 换成你的文件夹路径
   
2.    excel_files = glob.glob(os.path.join(folder_path, '*.xlsx'))

复制代码

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：
  

1. for file in excel_files:
   
2.        df = pd.read_excel(file)  # 读取Excel到DataFrame
   
3.       
   
4.        if "bad_column" in df.columns:  # 如果列里有这个字段
   
5.            df = df[df["bad_column"].isna()]  # 删除包含字段"bad_column"的行
   
6.       
   
7.        new_file_name = f'new_{os.path.basename(file)}'
   
8.        new_file_path = os.path.join(folder_path, new_file_name)
   
9.        df.to_excel(new_file_path, index=False)  # 保存新的Excel文件
   
10.        print(f'{new_file_name} 生成好了，成功删除了"bad_column"的行！')

复制代码

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。

pallas

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

FishC

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：

1. import pandas as pd
   
2. import os
   
3. 
   
4. # 创建一个列表，包含所有Excel文件的路径
   
5. excel_files = ['folder1/your_file1.xlsx', 'folder2/your_file2.xlsx', ...]  # 把你的文件路径填进去
   
6. 
   
7. # 处理每个Excel并删除含有某字段的行
   
8. for file in excel_files:
   
9.     df = pd.read_excel(file)  # 读取Excel到DataFrame
   
10.    
    
11.     if "bad_column" in df.columns:  # 如果列里有这个字段
    
12.         df = df[df["bad_column"].isna()]  # 删除包含字段"bad_column"的行
    
13.    
    
14.     new_file_name = f'new_{os.path.basename(file)}'
    
15.     new_file_path = os.path.dirname(file) + '/' + new_file_name
    
16.     df.to_excel(new_file_path, index=False)  # 保存新的Excel文件
    
17.     print(f'{new_file_name} 生成好了，成功删除了"bad_column"的行！')

复制代码

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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pallas

python输入两个日期计算其相差的天数

FishC

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：

1. from datetime import datetime
   
2. 
   
3. def calculate_days_between_dates(date1_str, date2_str, date_format='%Y-%m-%d'):
   
4.     """
   
5.     计算两个日期字符串之间相差的天数
   
6.    
   
7.     :param date1_str: 第一个日期字符串
   
8.     :param date2_str: 第二个日期字符串
   
9.     :param date_format: 日期字符串的格式，默认为 '%Y-%m-%d'
   
10.     :return: 相差的天数
    
11.     """
    
12.     # 将日期字符串转换为 datetime 对象
    
13.     date1 = datetime.strptime(date1_str, date_format)
    
14.     date2 = datetime.strptime(date2_str, date_format)
    
15.    
    
16.     # 计算日期差
    
17.     delta = abs((date2 - date1).days)
    
18.    
    
19.     return delta
    
20. 
    
21. # 使用示例
    
22. date1 = '2023-01-01'
    
23. date2 = '2023-10-15'
    
24. days_difference = calculate_days_between_dates(date1, date2)
    
25. print(f'{date1} 和 {date2} 相差 {days_difference} 天')

复制代码

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～

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。