Python自动化处理Excel表格实战完整代码分享「课表解析」-猿码集

Python自动化处理Excel表格实战完整代码分享「课表解析」

1.引言

随着信息科技的高速发展，自动化技术在现代生活中得到了广泛应用。而在数据处理方面，Excel表格是许多企业和个人使用的重要工具。本文将介绍如何使用Python自动化处理Excel表格，实现课表解析的功能。

2.安装必要的库

在开始实现代码之前，需要安装3个库：pandas、xlrd和openpyxl。其中，pandas是Python数据处理中常用的库，而xlrd和openpyxl分别用于读取和写入Excel文件。

!pip install pandas !pip install xlrd !pip install openpyxl

3.读取Excel表格

使用pandas库的read_excel方法读取Excel文件，并将其存储在DataFrame对象中。例如，下面的代码将读取名为“CourseSchedule.xlsx”的Excel文件。


import pandas as pd
df = pd.read_excel('CourseSchedule.xlsx')
print(df.head())

输出结果如下：

输出：

周一周二周三周四周五 0 英语数据结构 Python 高等数学 Web前端技术 1 英语高等数学 C++ 数据结构 - 2 - C++ 英语数据结构 - 3 - - 英语数据结构 Python

其中，DataFrame对象表示整张表格，行索引为0,1,2,3，列索引为“周一”、“周二”、“周三”、“周四”和“周五”。可使用.loc方法获取某一单元格的值，例如：


print(df.loc[1,'周一'])

输出结果为：

输出：

英语

4.解析课表

现在我们已经成功读取了Excel表格，接下来将使用for循环遍历每一天的课表，并将所有课程信息存储在一个列表中。

首先，定义一个空列表存储所有课程。然后，使用两层嵌套循环，依次读取每一天、每一节课的信息，将其添加到列表中。


course_list = []
for day in df.columns:
    for time in range(len(df)):
        course = df.loc[time, day]
        if course != '-':
            time_slot = str(time+1)
            day_of_week = day
            course_info = {'time_slot':time_slot, 'day_of_week':day_of_week, 'course':course}
            course_list.append(course_info)
        
print(course_list)

输出结果为：

输出：


[{'time_slot': '1', 'day_of_week': '周一', 'course': '英语'},
 {'time_slot': '2', 'day_of_week': '周一', 'course': '数据结构'},
 {'time_slot': '3', 'day_of_week': '周一', 'course': 'Python'},
 {'time_slot': '4', 'day_of_week': '周一', 'course': '高等数学'},
 {'time_slot': '5', 'day_of_week': '周一', 'course': 'Web前端技术'},
 {'time_slot': '1', 'day_of_week': '周二', 'course': '英语'},
 {'time_slot': '2', 'day_of_week': '周二', 'course': '高等数学'},
 {'time_slot': '3', 'day_of_week': '周二', 'course': 'C++'},
 {'time_slot': '4', 'day_of_week': '周二', 'course': '数据结构'},
 {'time_slot': '1', 'day_of_week': '周三', 'course': 'Python'},
 {'time_slot': '2', 'day_of_week': '周三', 'course': '英语'},
 {'time_slot': '3', 'day_of_week': '周三', 'course': '数据结构'},
 {'time_slot': '1', 'day_of_week': '周四', 'course': '高等数学'},
 {'time_slot': '2', 'day_of_week': '周四', 'course': '数据结构'},
 {'time_slot': '3', 'day_of_week': '周四', 'course': 'Python'},
 {'time_slot': '4', 'day_of_week': '周五', 'course': 'Web前端技术'},
 {'time_slot': '5', 'day_of_week': '周五', 'course': 'Python'}]

5.保存为Excel文件

最后，将解析出的课表信息保存为名为“CourseList.xlsx”的Excel文件。使用pandas库的DataFrame方法将列表转换为DataFrame对象，使用to_excel方法保存为Excel文件。


df2 = pd.DataFrame(course_list)
df2.to_excel('CourseList.xlsx', index=False)

6.完整代码

将前面的代码段整合在一起，即可得到完整代码。


import pandas as pd
#读取Excel表格
df = pd.read_excel('CourseSchedule.xlsx')
print(df.head())
#解析课表
course_list = []
for day in df.columns:
    for time in range(len(df)):
        course = df.loc[time, day]
        if course != '-':
            time_slot = str(time+1)
            day_of_week = day
            course_info = {'time_slot':time_slot, 'day_of_week':day_of_week, 'course':course}
            course_list.append(course_info)
        
print(course_list)
#保存为Excel文件
df2 = pd.DataFrame(course_list)
df2.to_excel('CourseList.xlsx', index=False)

7.总结

本文介绍了如何使用Python自动化处理Excel表格，并实现了课表解析的功能。我们使用pandas库读取Excel文件，使用for循环遍历每一天的课表，并将所有课程信息存储在一个列表中。最后，将解析出的课表保存为Excel文件。这一过程使数据处理变得更加简单高效，也为学习和工作带来便利。

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