如何利用Python编程批量处理Excel来提高日常工作效率!
最近的工作遇到一个需求，整理多个相同格式但是不标准的Excel表格，最终汇总成一个Excel表格，并进行数据透视分析。
表格内涉及到合并的单元格，不同表格表头位置有偏差等问题。目标是将所有表格内容相同表头内容统计到一个表内。由于Excel表格内容数据量巨大，如果使用人力的手段，工作量巨大，并且容易出错（预估工作量3天）。所以决定使用Python对Excel进行自动处理，实现一键导出目标Excel的目的。
大致步骤：Python学习交流群：1004391443
1.安装Python3，pip工具环境
2.安装xlrd和xlwt
3.读取所有源Excel文件
4.将读取到的Excel信息组织到新的Excel对象中
5.数据缓存和分析
6.向新Excel对象中追加分析结果
7.将新Excel对象保存为目标输出文件（最终想要的文件）
1.对于Python环境的安装本文不做说明。
2.安装Python扩展包有不同的方式，这里使用pip命令安装xlrd和xlwt。
在Windows下，打开命令提示符（控制台），cd python的安装路径下Scripts文件夹下（在这里有pip命令执行工具）。或者将该路径添加到系统环境变量。
xlrd：读取Excel的扩展包
执行：pip install xlrd
xlwt：写入Excel的扩展包
执行：pip install xlwt
随便写一个py文件写入import xlrd, xlwt 执行该文件不出错说明安装成功。
或者打开python自带的编辑器进行输入测试。
3.具体代码如下
# -*- coding: utf-8 -*-import xlrdimport xlwtimport sys
def read(file_list):# 创建新的workbook out_work_book = xlwt.Workbook(encoding = 'utf-8') # 为了将多个文件的相同表头的sheet和并到一个sheet内，定义新sheet写入的行号位置 out_work_book_rows = [0,0]# 取得传入的文件列表 （第一个参数为脚本名字） for file_name in file_list[1:]: # 打开文件 workbook = xlrd.open_workbook(file_name) # 取得当前文档的sheet列表 sheet_names = workbook.sheet_names()for sheet_idx in range(len(sheet_names)): sheet_name = sheet_names[sheet_idx] # sheet = workbook.sheet_by_index(sheet_idx) sheet = workbook.sheet_by_name(sheet_name)# sheet.row_values(n) 获取整行数据 # sheet.col_values(n) 获取整列数据# 获取行数 rows_count = sheet.nrows # 获取列数 cols_count = sheet.ncols # 存储写入的列数 write_col_count# 创建新的sheet if len(out_work_book_sheet) <= sheet_idx: out_work_book_sheet[sheet_idx] = out_work_book.add_sheet('sheet'+sheet_idx)# 写入sheet for curr_col_num in range(cols_count) # 当前列的内容 col = sheet.col_values(curr_col_num) # 遍历当前列的所有选项 for index in range(len(col)) # 当前列第index的内容 value = col[index] # 在写入的sheet的行号上，加入上一个表写到的位置行号，继续向后追加内容 out_work_book_sheet[sheet_idx].write(out_work_book_rows[sheet_idx] + index, write_col_count, value) write_col_count++ out_work_book_rows[sheet_idx] += cols_count # 输出目标文件 out_work_book.save('out.xls')if __name__ == "__main__": read(sys.argv)
4.针对合并的单元格，上述代码会出现合并单元格只有一个格子有内容其余为空的情况。这种情形，现将当前sheet表格内所有合并单元格数据保存下来，当遇到属于合并单元格的部分，则默认选取该合并单元格的第一个格子的数值即可。代码如下：
def get_merged_cells_value(sheet, row_index, col_index):# 获得当前sheet的所有合并单元格数据 merged = sheet.merged_cells # 判断给定的单元格，是否属于合并单元格，如果是合并单元格，就返回合并单元格的内容 for (rlow, rhigh, clow, chigh) in merged: if (row_index >= rlow and row_index < rhigh): if (col_index >= clow and col_index < chigh): cell_value = sheet.cell_value(rlow, clow) return cell_value return None
5.数据缓存可以利用python中的容器，和对象结构，将Excel中的数据对象化，在读取时候进行实例化然后进行保存。在需要进行数据分析的时候利用。
6.在遇到特殊的表格格式的时候，读取的内容可能在转存的时候出现类型错误，导致无法识别。例如时间类型，正确显示需要按特定格式进行读取并且转换。
表格类型说明: table.ctype
0 empty
1 string
2 number
3 date
4 boolean
5 error
代码如下：
from datetime import datetime,date
def get_merged_cells_value(workbook, sheet, row_index, col_index):# 获得当前sheet的所有合并单元格数据 merged = sheet.merged_cells # 判断给定的单元格，是否属于合并单元格，如果是合并单元格，就返回合并单元格的内容 for (rlow, rhigh, clow, chigh) in merged: if (row_index >= rlow and row_index < rhigh): if (col_index >= clow and col_index < chigh):if sheet.cell(rlow, clow).ctype == 3: date_value = xlrd.xldate_as_tuple(sheet.cell(rlow, clow), workbook.datemode) # 转换显示格式为2019/05/05 cell_value = date(*date_value[:3]).strftime('%Y/%m/%d') else: cell_value = sheet.cell_value(rlow, clow) return cell_value return None
7.最终，我们写一个windows下的bat批处理文件或者在linux下写一个shell，将文档名字作为参数传入执行即可。
到此我利用程序完成了几天的工作，还可以在以后相同的使用环境下更快速的完成工作。
相信大家如果有一些编程基础，完全可以通过上述内容，学会使用python处理巨量Excel数据。
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