Excel/pandas遍历各表拼接并对具体列进行文本筛选

重写博客，后续会写一些和工作相关的代码。

一来将有关经历保存，有事没事翻翻看，提高熟练度。
二来也算是做个分享，自己边查资料边提高的过程也是蛮好的。
PS.数据来自于公司公告和交易市场披露，【企业预警通下载】。

背景：最近得到了30个省份的公开授信资料（官方披露信息），由于涉及30个省，正常复制粘贴到一张汇总表，劳民伤财不讨好，而且复制粘贴的时候有序号，极有可能出错。

观察发现30个省份的字段都一样，那么采用excel或者python做自动化处理。

一、Excel

最直观的方法是用excel，3张表直接手动复制粘贴，对准表头；30张表可以用powerquery模块，操作为：
新建一个xlsx，点击最上边「数据」-「获取数据」-「自文件」，这里注意
1.如果是一个文件夹下多个excel，勾选自文件夹，然后全选导入；
2.如果是一个excel多个sheet页，勾选自excel工作簿，然后导入。

我的源文件保存形式是第二种，选择第二种操作，随后弹出导航器，
选择“选择多项”，点击第一个随后摁住shift点击最后一个进行全选

excel会自动进行加载，我的数据量较小，30个sheet页合计6万多条，excel加载了2min，加载好会在页面右侧出现“查询&连接"字样，点击任意第一个省份，然后右键：追加，随后勾选“三个或更多表”，接着老规矩，shift选中全部再确定，最后点击左上角“关闭并上载”等待数据加载好。

等待几分钟后，数据加载完成。
如果有筛选要求，可以在powerquery的界面上进行操作。

补充，遍历宏的操作：

很多个sheet页如果有冻结窗格、固定删除某一列，调整字体格式等等对单一sheet页操作，省时省力的方法是自己录制一个宏，然后用VBA包进去。
比如上述30个分省sheet页，我是需要冻结首行。具体操作为：
「开发工具」-「录制宏」-（执行冻结操作）-「结束录制」，命名为宏1

然后将宏1包在以下代码（在VBA宏操作界面输入）：

Sub test()
n = Worksheets.Count
For i = 1 To n
Worksheets(i).Activate
Macro1
Next
End Sub

然后在开发工具-宏的位置点击以下“test”，一步到位。

二、python-pandas

python几行代码一步到位

索引读取

import pandas as pd
#依次读取前面30个工作表到DataFrame中,dfs里面是由30个DataFrame组成的数组
dfs = [pd.read_excel("data.xls",sheet_name=index) for index in range(30)]
#连接dfs里面的30个DataFrame
df = pd.concat(dfs)

倒杯水的功夫已经读取完了，并且python只保留了第一个表的表头。

pd.read_excel的方法读取

import pandas as pd
# sheet_name = None 表示不指定某一sheet，直接看全部
dfs = pd.read_excel('0417-（分省）金融机构授信.xlsx',sheet_name=None)
df = pd.concat(dfs)

文件读取好后，需要对某列文字进行筛分；
由于原始数据比较杂，我们发现有以下几个问题：
1.标识不一致，有 “建设银行、建信、建行”等字段；
2.颗粒度不一。有的是“中国建设银行”，有的是“建设银行马栏山支行”等等；

所以对数据进行简单清洗。（注：str.contains是不能用匿名函数对一列值进行判断的，同等用法可以用in或者其他判断符）

df['授信机构'].apply(lambda x: "行内客户" if x.str.contains("建设银行|建信|建行") else "行外客户")

运行报错：

csdn上的经验是说这不是series，可df[‘授信机构’]属于series呀，然后用def+apply再写一次：

def mark(tmp):if tmp['授信机构'].str.contains('建设银行|建行|建信'):return '行内客户'else:return "行外客户"
tmp.apply(mark,axis=1)

继续报上面的错误。

再寻找解决方法的同时，先随便写写看看结果，这里以交行为例。
交行在长表里可能的字段有“交通银行、交行、交银”

多次拼接（笨方法）

test = tmp.loc[tmp['授信机构'].str.contains('交通银行')].append(tmp.loc[tmp['授信机构'].str.contains('交行')]).append(tmp.loc[tmp['授信机构'].str.contains('交银')])

管道符一步到位

test = tmp.loc[tmp['授信机构'].str.contains('交通银行|交行|交银')]

然后想到之前在np中偶尔会用的where方法：
测试一下：

tmp['mark']= np.where(tmp['授信机构'].str.contains('交通银行|交行|交银'), '行内客户', '行外客户')

根据结果看，正是我需要的。
在6w多条筛选出带我所需要的的字段的2500多条，导出即可。

补充：上面的def+apply的方法，如果是数值型或者逻辑运算符上使用时，是可以的。

留个小尾巴，现在仅仅区分一家行，但实际上国有大行在汇总表都是需要清洗的。比如
工行：工商银行、工行、工银
农行：农业银行、农行、农银国际
所以现在需要一个规则，将六大行+招商华夏浦发等等包进去。这里可以用字典传值进行判断