利用python对Excel中的特定数据提取并写入新表的方法

yipeiwu_com6年前Python基础

最近刚开始学python,正好实习工作中遇到对excel中的数据进行处理的问题,就想到利用python来解决,也恰好练手。

实际的问题是要从excel表中提取日期、邮件地址和时间,然后统计在一定时间段内某个人在某个项目上用了多少时间,最后做成一张数据透视表(这是问题的大致意思)。

首先要做的就是数据提取了,excel中本身有一个text to column的功能,但是对列中规律性不好的数据处理效果很差,不能分割出想要的数据,所以我果断选择用python来完成。

要用的库一个是对excel读写处理的,一个事正则表达式的库。

因为xlwt和xlrd只能对03版以前的excel处理,所以我选择了openpyxl。

以下代码就是自己敲的,写了对日期和邮件地址的提取,最后出来效果不错,仅供大家参考,欢迎交流与改进。

import openpyxl
import re

def Exceldivide(file_dir):
 wb=openpyxl.load_workbook(file_dir)   #打开原有的excel表
 sheet=wb.get_sheet_by_name('Sheet1')
 tuple(sheet['A1':'C3'])

 wb.create_sheet('Sheet2')     #新建一个表
 sheet2=wb.get_sheet_by_name('Sheet2')
 tuple(sheet2['A1':'C3'])

 L1=re.compile(r'\d\d/\d\d/\d\d\d\d')  #日期格式
 L2=re.compile(r'[a-zA-Z0-9_]+@[a-zA-Z0-9-]+.com') #邮件格式
 l1=[]
 l2=[]
 for rows in sheet['A1':'C3']:   #提取日期和邮件数据
  for cell in rows:
   A=L1.search(cell.value)
   a=A.group()
   B=L2.search(cell.value)
   b=B.group()
 for rows in sheet2['A1':'A9']:   #把日期数据写入新表
 for cell in rows:
  cell.value=a
  print(cell.coordinate,cell.value)
 for rows in sheet2['B1':'B9']:  #把邮件数据写入新表  
 for cell in rows:
  cell.value=b
  print(cell.coordinate,cell.value)
 return wb

g=Exceldivide('C:\\Users\\Desktop\\111_copy.xlsx')
g.save('C:\\Users\\Desktop\\111_copy.xlsx') #保存

以上这篇利用python对Excel中的特定数据提取并写入新表的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python+OpenCV实现将图像转换为二进制格式

在学习tensorflow的过程中,有一个问题,tensorflow在训练的过程中读取的是二进制图像数据库文件,而不是图像文件,因此 在进行训练、测试之前需要将图像文件转换为二进制格式。...

python NumPy ndarray二维数组 按照行列求平均实例

我就废话不多说了,直接上代码吧! c = np.array([[1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7], [7, 8, 9, 10]]) print(c.mean(axi...

使用Python检测文章抄袭及去重算法原理解析

使用Python检测文章抄袭及去重算法原理解析

在互联网出现之前,“抄”很不方便,一是“源”少,而是发布渠道少;而在互联网出现之后,“抄”变得很简单,铺天盖地的“源”源源不断,发布渠道也数不胜数,博客论坛甚至是自建网站,而爬虫还可以让...

完美解决安装完tensorflow后pip无法使用的问题

Win8,ANACONDA3(64-bit),Python3.6.2。ANACONDA Prompt中不能用pip命令安装包,并且是在安装了TensorFlow后才发生的。 报错如下:...

pytorch: tensor类型的构建与相互转换实例

Summary 主要包括以下三种途径: 使用独立的函数; 使用torch.type()函数; 使用type_as(tesnor)将张量转换为给定类型的张量。 使用独立函数 impor...