用Python处理Excel数据——一键转换、批处理、筛选、排序等

一、介绍

Excel是一种常用的电子表格程序，可应用于各种应用场景，例如数据收集、数据整理、数据统计等。当我们需要将Excel中的数据导入到其他系统中时，我们通常需要将Excel数据进行一些转换和处理。在这个过程中，Python可以成为一个有用的工具。本文将介绍如何使用 Python 处理 Excel 数据，并通过示例代码演示一些常用的技巧，包括一键转换、批处理、筛选、排序等。

二、数据转换

在导出Excel文件时，常常需要将数据转换为不同的格式，如CSV格式、JSON格式等。Python内置的csv和json模块可以帮助我们快速转换数据。

import csv
import json
import openpyxl

# 将 Excel 文件转换成 CSV 格式
def excel_to_csv(excel_file, csv_file):
    wb = openpyxl.load_workbook(excel_file)
    ws = wb.active
    with open(csv_file, 'w', newline='') as f:
        writer = csv.writer(f)
        for row in ws.rows:
            writer.writerow([cell.value for cell in row])
        
# 将 Excel 文件转换成 JSON 格式
def excel_to_json(excel_file, json_file):
    wb = openpyxl.load_workbook(excel_file)
    ws = wb.active
    rows = []
    for row in ws.rows:
        rows.append([cell.value for cell in row])
    with open(json_file, 'w') as f:
        json.dump(rows, f)

三、批处理

当需要对 Excel 文件夹中的多个文件进行批处理时，我们可以使用os模块遍历文件夹并批处理每个文件。

import openpyxl
import os

# 批量修改文件格式
def batch_process(folder_path, old_ext, new_ext):
    for filename in os.listdir(folder_path):
        if filename.endswith(old_ext):
            excel_file = os.path.join(folder_path, filename)
            new_name = os.path.splitext(filename)[0] + '.' + new_ext
            new_file = os.path.join(folder_path, new_name)
            wb = openpyxl.load_workbook(excel_file)
            wb.save(new_file)

四、筛选和过滤

当Excel中含有大量数据时，我们可以使用pandas库来进行筛选和过滤操作。

import pandas as pd
import openpyxl

# 按条件筛选 Excel 中的数据
def filter_excel(excel_file, condition):
    df = pd.read_excel(excel_file)
    df_filtered = df[eval(condition)]
    wb = openpyxl.Workbook()
    ws = wb.active
    for r in dataframe_to_rows(df_filtered, index=False, header=True):
        ws.append(r)    
    wb.save(excel_file)

五、排序和分组

当需要按照某个关键字对 Excel 中的数据进行排序或者按照某个字段分组时，pandas库也可以起到很大的作用。

import pandas as pd
import openpyxl

# 按照某个关键字对 Excel 中的数据进行排序
def sort_excel(excel_file, column, ascending):
    df = pd.read_excel(excel_file)
    df_sorted = df.sort_values(by=column, ascending=ascending)
    wb = openpyxl.Workbook()
    ws = wb.active
    for r in dataframe_to_rows(df_sorted,index=False, header=True):
        ws.append(r)
    wb.save(excel_file)
    
# 按照某个字段分组 Excel 中的数据
def group_by_excel(excel_file, column):
    df = pd.read_excel(excel_file)
    df_grouped = df.groupby(column)
    wb = openpyxl.Workbook()
    ws = wb.active
    for key, group in df_grouped:
        ws.append([key])
        for r in dataframe_to_rows(group, index=False, header=True):
            ws.append(r) 
    wb.save(excel_file)

六、结论

在处理数据时，Excel和Python都是非常有用的工具。本文介绍了如何使用Python进行Excel数据的转换、批处理、筛选、排序和分组，以及Python中的常用模块。希望能对需要处理Excel数据的读者有所帮助。