1. 功能分析
1.加载文件夹内所有的Excel数据；
2.生产贡献度分析图表(以柱状图显示表格数据)；
3.提起Excel表格中指定列数据；
4.定向筛选所需数据；
5.多表数据统计排行；
6.多表数据合并新excel文件。
2.系统开发环境
Anaconda3,在conda 中，window和ubuntu中的python功能一样 。
pycharm。
3.安装依赖库
这些依赖包 都要装好
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import osimport xlrd2 #xlrd: 对Excel进行读相关操作import xlwt #xlwt: 对Excel进行写相关操作，且只能创建一个全新的Excel然后进行写入和保存。import numpyimport matplotlibfrom prettytable import PrettyTable #PrettyTable 是python中的一个第三方库，可用来生成美观的ASCII格式的表格from matplotlib import pyplot as plt |
4. 主函数设计
Excel数据分析师的主函数main(),主要用于实现系统的主界面。在主函数main()中，首先调用get_files_name()函数获取文件名。
get_files_name()函数代码如下：
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#导入文件def get_files_name(): """ 用于获取文件名 :return: 返回值为文件名组成的列表 """ file_list = os.listdir('./data') return file_list |
然后调用load_data()函数来读取excel文件并字典方式保存。
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#保存生产excel表def load_data(file_list): """ 用于读取指定的文件并保存至字典数据结构中 :param file_list: 需要加载的文件列表 :return: 保存了文件内容的字典 """ dictory = {} for file in file_list: # 获取表格文件 book = xlrd2.open_workbook('./data/'+file) # 获取表格中的所有sheet names = book.sheet_names() # 获取第一个sheet sheet = book.sheet_by_index(0) # 获取当前表格的行数 rows = sheet.nrows # 获取当前表格的列数 cols = sheet.ncols # 获取表头文件，即表格第一行 head = sheet.row_values(0) for row in range(rows-1): # 如果当前字典中没有该城市则创建一个 if not sheet.cell_value(row+1, 0) in dictory.keys(): dictory[sheet.cell_value(row+1, 0)] = {} for col in range(cols-1): dictory[sheet.cell_value(row+1, 0)][head[col+1]] = float(sheet.cell_value(row+1, col+1)) return dictory |
接着调用menu()函数生成功能选择菜单。
menu()函数代码如下：
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# 打印菜单def menu(): print(" ----------Excel 数据分析师----------") print("{:<30}".format(" ==============功能菜单============== ")) print("{:<30}".format(" 1. 显示当前数据 ")) print("{:<30}".format(" 2. 以柱状图展示当前数据 ")) print("{:<30}".format(" 3. 提起指定列 ")) print("{:<30}".format(" 4. 定向筛选指定元素 ")) print("{:<30}".format(" 5. 数据排行 ")) print("{:<30}".format(" 6. 重新加载数据 ")) print("{:<30}".format(" 7. 保存当前数据 ")) print("{:<30}".format(" 0. 退出程序 ")) print("{:<30}".format(" ==================================== ")) print("{:<30}".format(" 说明：输入相应数字后按下回车选择指定功能 ")) print('\n') |
并且应用if语句控制各个子函数的调用，从而实现对Excel文件的选择，Excel数据的加载，选择、筛选、合并、排序和统计等功能。
主函数完整代码如下：
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if __name__ == "__main__": # 导入文件 files = get_files_name() data = {} print("当前data文件夹下的文件如下：") num = 1 for file in files: print(num, file) num += 1 while(1): index_str = input("请选择需要导入的文件序号（多个文件导入时用空格分开， 输入0则导入所有文件，输入多文件则自动合并）：") index_list = index_str.split(' ') try: index_list.remove('') except: pass choice_file_list = [] if index_list[0] == '0': choice_file_list = files break else: try: for item in index_list: choice_file_list.append(files[int(item)-1]) except: print("输入序号有误") continue if choice_file_list: break else: print("输入序号有误") data = load_data(choice_file_list) print("导入数据成功\n") # 调用函数，打印菜单 menu() while 1: choice = input("请选择指定功能：") if choice == '0': print("\n退出程序\n") exit() elif choice == '1': print("当前功能：显示当前数据") show_data(data) input('\n按下回车返回菜单') menu() elif choice == '2': print("当前功能：以柱状图显示数据") draw_plot(data) input('\n按下回车返回菜单') menu() elif choice == '3': print("当前功能：筛选指定列") keys = list(data[list(data.keys())[0]].keys()) print("当前表格中的列如下：") num = 1 for key in keys: print(num, key) num += 1 choice_col_list = [] while (1): index_str = input("请选择需要筛选出的列序号（多列之间用空格分开，0代表所有列）：") index_list = index_str.split(' ') try: index_list.remove('') except: pass choice_file_list = [] if index_list[0] == '0': choice_col_list = keys break else: try: for item in index_list: choice_col_list.append(keys[int(item) - 1]) except: print("输入序号有误") continue if choice_col_list: break else: print("输入序号有误") data = get_specified_cols(data, choice_col_list) print("筛选成功") input('\n按下回车返回菜单') menu() elif choice == '4': print("当前功能：筛选指定行") keys = list(data[list(data.keys())[0]].keys()) print("当前表格中的列如下：") num = 1 print(num, "城市") num += 1 for key in keys: print(num, key) num += 1 col = int(input("请输入需要进行筛选的数据所在的列："))-2 if col == -1: col = '城市' else: col = keys[col] op_list = ['<', '<=', '=', '>=', '>'] print("比较操作符如下：") num = 1 for op in op_list: print(num, op) num += 1 operation = int(input("请输入比较操作符前的序号："))-1 operation = op_list[operation] value = input("请输入需要筛选的值：") data = get_specified_data(data, operation, col, value) print("筛选成功") input('\n按下回车返回菜单') menu() elif choice == '5': print("当前功能：数据排序") keys = list(data[list(data.keys())[0]].keys()) print("当前表格中的列如下：") num = 1 for key in keys: print(num, key) #显示当前表格中的所有的列 num += 1 col = int(input("请输入需要进行排序的数据所在的列：")) - 1 col = keys[col] reverse = input("排序方式：\n1 从大到小排序\n2 从小到大排序\n") if reverse == '1': data = sort_data(data, col, True) elif reverse == '2': data = sort_data(data, col, False) else: print("输入有误") input('\n按下回车返回菜单') menu() elif choice == '6': # 导入文件 files = get_files_name() data = {} print("当前文件夹下的文件如下：") num = 1 for file in files: print(num, file) num += 1 while (1): index_str = input("请选择需要导入的文件序号（多个文件导入时用空格分开， 输入0则导入所有文件，输入多文件则自动合并）：") index_list = index_str.split(' ') try: index_list.remove('') except: pass choice_file_list = [] if index_list[0] == '0': choice_file_list = files break else: try: for item in index_list: choice_file_list.append(files[int(item) - 1]) except: print("输入序号有误") continue if choice_file_list: break else: print("输入序号有误") data = load_data(choice_file_list) print("导入数据成功\n") # 打印菜单 menu() elif choice == '7': print("当前功能：保存数据") save(data) input('\n按下回车返回菜单') menu() else: print("请输入正确的数字") input('\n按下回车返回菜单') menu() |
5.模块设计
加载文件夹内所有的Excel数据
show_data()函数通过PrettyTable 库(PrettyTable 库是python中的一个第三方库，可用来生成美观的ASCII格式的表格)将之前保存的字典数据生成表格。
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#加载显示数据def show_data(dictory): try: keys = list(dictory[list(dictory.keys())[0]].keys()) except: print("当前数据为空") return head = ['城市'] head.extend(keys) table = PrettyTable(head) for key in dictory.keys(): line = [key] for key_2 in keys: line.append(dictory[key][key_2]) table.add_row(line) print(table) |
效果图如下：
生产贡献度分析图表(以柱状图显示表格数据)
draw_plot( )函数使用了matplotlib库。通过atplotlib.rc( )来设置字体，通过plt.bar( )函数来绘制柱状图，通过plt.legend( )函数来给图添加图例。
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#制作图表def draw_plot(dictory): font = {'family': 'MicroSoft Yahei', 'weight': 'bold', 'size': 7} matplotlib.rc('font', **font) #设置中文字体 # 定义三个颜色 index = numpy.arange(len(dictory.keys())) color = [(256 / 256, 0 / 256, 0 / 256, 1), (0 / 256, 0 / 256, 256 / 256, 1), (0 / 256, 256 / 256, 0 / 256, 1), (0 / 256, 0 / 256, 0 / 256, 1)] first_key = list(dictory.keys()) first_key = first_key[0] cols = list(dictory[first_key].keys()) data = [] for i in range(len(cols)): data.append([]) for key in dictory.keys(): for col in range(len(cols)): data[col].append(dictory[key][cols[col]]) offset = -1/4 for i in range(len(cols)): plt.bar(index+offset, data[i], color=color[i], width=1 / 5) #通过bar函数可以用柱状图来表达一些变量的统计分布 offset += 1/4 plt.xticks(index, dictory.keys())#表示刻度 plt.legend(cols)#给图像加上图例 plt.show() |
效果图
提起Excel表格中指定列数据
get_specified_cols()函数根据用户在菜单输入的列名，通过字典的索引筛选出列名，加载指定列的所有数据。
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#提起指定列def get_specified_cols(dictory, col_name_list): """ 筛选出指定的列 :param dictory:原始字典 :param col_name_list: 需要筛选出的列名，城市名默认出现 :return: 筛选之后的字典 """ new_dict = {} for key in dictory.keys(): new_dict[key] = {} for col_name in col_name_list: new_dict[key][col_name] = dictory[key][col_name] return new_dict |
效果图如下：
到此这篇关于详解Python如何实现Excel数据读取和写入的文章就介绍到这了,更多相关Python Excel数据读写内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！
原文链接：https://blog.csdn.net/Vertira/article/details/124293261
