老板最近越来越过分了,快下班了发给我几百个表格让我把内容合并到一个表格内去。

还好我会Python,分分钟就搞定了,这要是换个不会Python的,不得加班到第二天天亮去了~

这么好用的技能,必须分享给大家,话不多说,咱们直接开始!

准备工作

咱们需要先准备表格数据,会爬虫的兄弟可以自己爬一点,不会的,可以找我直接拿数据。

本文下面Python构建的办公自动化项目都有详细的配套教程以及源码,都已经打包好上传到百度云了,链接在文章结尾处!

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表格内数据

我这里只做展示,所以只用了五个表,咱们今天是将市级合并为省级。

本文思路

  1. 将当前文件夹下所有的 excel 汇总到 广东省.xlsx
  2. 添加一个新的字段 城市,字段内容为商铺所在城市,这个字段放在最前面;
  3. 星级为 star_0 的数据全部不要
  4. 只要一条数据中有三个字段为空字段,整条数据都不需要;
  5. 将价格中的 ¥ 符号去掉

代码实现

全部代码都分享给大家,咱不喜欢藏着掖着。

import glob
import openpyxl workbook = openpyxl.Workbook()
sheet_total = workbook.active
sheet_total.append(['城市', '门店名称', '星级', '星级得分', '点评总数', '人均消费', '口味', '环境', '服务', '链接网址', '分类', '商圈', '详细地址', '推荐菜'])def count_none(line):"""返回空内容的数据"""count = 0for d in line:if not d:count += 1return countfilenames = glob.glob('*/*.xlsx')
for filename in filenames:# print(filename)city = filename.split('.')[0].split('\\')[-1]workbook_temp = openpyxl.load_workbook(filename)sheet = workbook_temp.activefor row in sheet.iter_rows(min_row=2, min_col=1, max_col=sheet.max_column, max_row=sheet.max_row):row_data = [col.value for col in row]if row_data[1] == 'star_0':continue# 定义一个方法判断空字段的数量if count_none(row_data) >= 3:continue# 去掉平均价格中的 ¥if row_data[4]:row_data[4] = row_data[4].strip('¥')row_data.insert(0, city)# print(row_data)sheet_total.append(row_data)# break  # 调试只处理一个workbook.save('广东省.xlsx')

效果

还是刚出炉的,非常新鲜。

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这我做了筛选,不然全是显示一个地方了。
可以看到,数据成功的合并到一个表格去了。

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