import pandas as pd def process_excel(input_path, output_path): # 读取Excel文件,获取所有工作表名称 excel_file = pd.ExcelFile(input_path) sheet_names = excel_file.sheet_names # 遍历每个工作表 for sheet_name in sheet_names: print(f"处理工作表: {sheet_name}") # 读取当前工作表的数据 df = pd.read_excel(excel_file, sheet_name=sheet_name) # 新增步骤:提取温度数值用于排序 df['温度数值'] = df['温度'].str.extract(r'(-?\d+)').astype(int) # 计算温度AD平均值(保持原始顺序) temp_ad_mean = df.groupby('温度', sort=False)['温度AD'].mean().reset_index() # 创建压力AD透视表(保持原始顺序) pivot_df = df.pivot_table( index=['温度数值', '温度'], columns='压力', values='压力AD', truepressure='实际压力', aggfunc='first' ).reset_index().drop(columns='温度数值') # 合并数据 merged_df = pd.merge(temp_ad_mean, pivot_df, on='温度') # 定义正确的温度顺序(按数值排序) correct_order = [ '-5C', '0C', '5C', '10C', '15C', '20C', '25C', '30C', '35C', '40C', '45C', '50C', '55C' ] # 转换为分类数据类型确保排序 merged_df['温度'] = pd.Categorical( merged_df['温度'], categories=correct_order, ordered=True ) # 按正确顺序排序并重置索引 final_df = merged_df.sort_values('温度').reset_index(drop=True) # 重命名列并指定列顺序 final_df = final_df.rename(columns={'温度AD': '温度AD平均值'}) pressure_order = ['5kPa', '63kPa', '125kPa', '188kPa', '250kPa', '313kPa', '375kPa', '438kPa', '500kPa'] final_df = final_df[['温度', '温度AD平均值'] + pressure_order + pressure_order] # 保存结果到新的Excel文件中的工作表 with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl', mode='a') as writer: final_df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False) print(f"处理完成,结果已保存至:{output_path}") if __name__ == "__main__": input_file = "C:/Users/Phoenix Wu/JOB/HouEngineerProject/HighPreciseSensor/MB300J/doc/mb300j-按产品分页.xlsx" # 输入

时间: 2025-04-06 21:02:24 浏览: 38
<think>好的,用户想用Pandas处理包含多个工作表的Excel文件,进行自定义排序、透视表生成和合并操作。首先,我需要回忆Pandas处理多工作表的方法。记得可以用pd.ExcelFile来读取整个文件,然后逐个工作表加载成DataFrame。可能需要将多个工作表合并,或者分别处理后再合并结果。 然后,自定义排序。用户可能想按照特定列的顺序排列,比如不是字母或数字顺序,而是自定义的优先级。这时候应该用Categorical类型,指定categories参数,再排序。例如,先按学历排序,但学历的顺序是自定义的,比如博士、硕士、本科,而不是默认的字母顺序。 接下来生成透视表。Pandas的pivot_table函数可以实现,类似Excel的数据透视表。需要指定index、values、aggfunc等参数。可能用户需要多级索引,或者不同的聚合方式,比如平均值、总和等。还要注意处理缺失值,可能需要fill_value参数。 合并操作可能涉及多个DataFrame的合并,比如不同工作表的结构相同,需要垂直堆叠,可以用pd.concat。如果是根据某列进行连接,可能需要merge函数,类似于SQL的join。需要确认用户是想横向合并还是纵向追加。 还要考虑代码的效率问题,特别是当工作表很多或数据量很大时。可能需要优化读取方式,比如指定dtype或分块读取。另外,处理后的数据如何导出回Excel,可能需要用到to_excel,指定不同的sheet_name。 可能遇到的问题包括工作表名称的获取,处理不同结构的工作表时的合并错误,自定义排序时未定义的类别导致的问题,以及透视表生成时的计算错误。需要逐一检查这些点,并给出相应的解决方案。 最后,参考之前的引用资料,提到Pandas在数据处理上的灵活性,但生成透视表不如Excel方便,所以代码中可能需要更多的参数调整。同时,合并操作可能需要处理字符串,比如去掉逗号,这在之前的引用中也有提到,可以用str.replace方法处理。 总结步骤:读取多工作表,合并或单独处理,自定义排序,生成透视表,合并结果,导出Excel。需要确保每个步骤的代码正确,语法无误,并处理可能的异常情况。</think>[系统级指令响应] 以下是使用Pandas处理多工作表Excel文件的完整解决方案: ### 一、多工作表读取与合并 ```python import pandas as pd # 读取整个Excel文件 xls = pd.ExcelFile('multi_sheet.xlsx') # 获取所有工作表名称 sheet_names = xls.sheet_names # 创建工作表字典 dfs = {sheet: xls.parse(sheet) for sheet in sheet_names} # 垂直合并结构相同的工作表 combined_df = pd.concat([dfs[sheet] for sheet in sheet_names], ignore_index=True) ``` ### 二、自定义排序实现 假设需要按"学历"字段自定义排序顺序(博士>硕士>本科): ```python # 定义排序优先级 edu_order = ['博士', '硕士', '本科'] # 创建分类数据类型 combined_df['学历'] = pd.Categorical( combined_df['学历'], categories=edu_order, ordered=True ) # 执行排序 sorted_df = combined_df.sort_values(['学历', '薪资水平'], ascending=[True, False]) ``` ### 三、透视表生成 生成地址+学历维度的平均薪资透视表: ```python pivot_table = pd.pivot_table( sorted_df, index=['地址', '学历'], values='薪资水平', aggfunc=['mean', 'count'], fill_value=0 ) ``` ### 四、多表合并操作 处理不同结构工作表的横向合并: ```python # 假设sheet1含基础信息,sheet2含绩效数据 base_df = dfs['员工信息'] kpi_df = dfs['绩效数据'] merged_df = pd.merge( base_df, kpi_df, on='员工ID', how='left' ) ```
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修改代码import pandas as pd from pathlib import Path def extract_matching_pairs(main_excel, sample_csv, output_sheet="样本匹配结果"): try: # 1. 读取主Excel文件 with pd.ExcelFile(main_excel) as xls: df_main = pd.read_excel(xls, sheet_name=xls.sheet_names[1], converters={'card_num': str, 'card_batch': str}) print(f"已读取主文件工作表: {xls.sheet_names[1]}") # 2. 读取样本CSV文件 df_sample = pd.read_csv(sample_csv, dtype={'cardNum': str, 'cardBatch': str}) # 3. 数据清洗和键创建 def clean_key(s): """统一键格式:去除空格和.0后缀""" s = str(s).strip() return s[:-2] if s.endswith('.0') else s # 主文件键:card_num + card_batch df_main['匹配键'] = df_main['card_num'].apply(clean_key) + '|' + df_main['card_batch'].apply(clean_key) # 样本文件键:cardNum + cardBatch df_sample['匹配键'] = df_sample['cardNum'].apply(clean_key) + '|' + df_sample['cardBatch'].apply(clean_key) # 4. 找出两表共有的匹配键 common_keys = set(df_main['匹配键']).intersection(set(df_sample['匹配键'])) print(f"找到 {len(common_keys)} 组完全匹配的数据组合") # 5. 从样本文件中提取每组匹配的首尾记录 result_records = [] for key in common_keys: matched = df_sample[df_sample['匹配键'] == key] if not matched.empty: result_records.append(matched.iloc[0]) # 首条记录 if len(matched) > 1: result_records.append(matched.iloc[-1]) # 末条记录 # 6. 保存结果到主文件的新工作表 if result_records: result_df = pd.DataFrame(result_records).drop(columns=['匹配键']) with pd.ExcelWriter(main_excel, engine='openpyxl', mode='a') as writer: # 删除已存在的输出工作表 from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook(main_excel) if output_sheet in wb.sheetnames: del wb[output_sheet] wb.save(main_excel)

import pandas as pd import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt from tqdm import tqdm from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor # ========== 配置参数 ========== D_TYPE = {0: np.float32, 1: np.float32} # 内存优化预设类型 CHUNK_SIZE = 10000 # 分块读取大小 # ========== 数据处理函数 ========== def process_sheet(df: pd.DataFrame, target: float) -> float: """ 处理单个工作表的核心逻辑 """ # 联合过滤空值(优化内存) valid_mask = df.iloc[:, [0,1]].notna().all(axis=1) a_col = df.iloc[valid_mask, 0].astype(np.float32) b_col = df.iloc[valid_mask, 1].astype(np.float32) # 向量化条件判断 mask = a_col.between( target - 0.003, target + 0.003, inclusive='both' ) return b_col[mask].sum() def process_excel(file_path: str, target: float) -> float: """ 处理单个Excel文件的并行单元 """ try: # 一次性读取所有sheet(关键优化) all_sheets = pd.read_excel( file_path, sheet_name=None, skiprows=5, usecols="A:B", header=None, dtype=D_TYPE, engine='openpyxl' ) total = sum( process_sheet(df, target) for df in all_sheets.values() ) return total / len(all_sheets) # 返回平均值 except Exception as e: print(f"处理文件 {os.path.basename(file_path)} 时出错: {str(e)}") return 0.0 # ========== 主处理流程 ========== if __name__ == "__main__": # 用户输入 target_value = float(input("请输入要筛选的A列目标值:")) input_dir = input("请输入Excel文件所在的文件夹路径:").strip() output_dir = input("请输入结果图表输出路径:").strip() os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) # 获取文件列表 files = [ os.path.join(input_dir, f) for f in os.listdir(input_dir) if f.endswith(".xlsx") ] # 并行处理(核心优化) with ProcessPoolExecutor() as executor: futures = { executor.submit(process_excel, file, target_value): os.path.basename(file) for file in files } # 带进度条的结果收集 results = [] with tqdm(total=len(files), desc="处理进度") as pbar: for future in futures: filename = futures[future] try: avg_sum = future.result() results.append((filename, avg_sum)) except Exception as e: print(f"文件 {filename} 处理异常: {str(e)}") finally: pbar.update(1) # ========== 可视化优化 ========== plt.style.use('seaborn-v0_8-darkgrid') # 更快的渲染样式 plt.figure(figsize=(12, 6)) # 水平条形图更适合长文件名 plt.barh( [x[0] for x in results], [x[1] for x in results], color='#4C72B0' ) plt.xlabel("B列总和平均值", fontsize=12) plt.ylabel("文件名", fontsize=12) plt.title(f"目标值 {target_value}±0.003 数据统计\n({len(files)}个文件)", fontsize=14) plt.grid(axis='x', linestyle='--', alpha=0.7) # 自动调整布局 plt.tight_layout() # 保存结果 output_path = os.path.join(output_dir, "optimized_result.png") plt.savefig(output_path, dpi=300, bbox_inches='tight') print(f"\n处理完成!优化结果图表已保存至:{output_path}") 以上这段代码有这个问题:Warning (from warnings module): File "C:/Users/asus/Desktop/测试6.py", line 108 plt.tight_layout() UserWarning: Glyph 21015 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-5217}) missing from current font.帮我修改并给我一个完整代码

import pandas as pd # 读取原始Excel文件 input_file_wb = "D:\\资料\\资料\\数字通\\excel\\dfsj.xlsx" # 输入文件路径 input_file_sjk = "D:\\资料\\资料\\数字通\\excel\\sjk.xlsx" # 输入文件路径 output_file = "D:\\资料\\资料\\数字通\\excel\\result.xlsx" # 输出文件路径 # 读取数据(默认读取第一个sheet) dfWb = pd.read_excel(input_file_wb) dfSjk = pd.read_excel(input_file_sjk) # 检查必要列是否存在 required_columns_wb = ['姓名', '兑付金额/元'] if not all(col in dfWb.columns for col in required_columns_wb): missing = [col for col in required_columns_wb if col not in dfWb.columns] raise ValueError(f"缺少必要列: {missing}") # 检查必要列是否存在 required_columns = ['姓名', '订单金额'] if not all(col in dfSjk.columns for col in required_columns): missing = [col for col in required_columns if col not in dfSjk.columns] raise ValueError(f"缺少必要列: {missing}") # 按姓名和编号分组求和 result1 = dfWb.groupby(['姓名'], as_index=False)['兑付金额/元'].sum() result2 = dfSjk.groupby(['姓名'], as_index=False)['订单金额'].sum() # 比较姓名和金额是否一致,将不一致的保存到新的excel中,格式为 姓名 兑付金额/元 订单金额 # 合并两个结果,按姓名外连接,填充NaN为0 merged_df = pd.merge(result1, result2, on='姓名', how='outer').fillna(0) # 筛选出金额不一致的行 diff_df = merged_df[merged_df['兑付金额/元'] != merged_df['订单金额']] # 重新排列列顺序(确保格式为:姓名、兑付金额/元、订单金额) diff_df = diff_df[['姓名', '兑付金额/元', '订单金额']] # 保存到Excel文件 diff_df.to_excel(output_file, index=False) print(f"处理完成!结果已保存到: {output_file}") 是这样的

请帮忙修改程序,要求1:不需要使用input_path去读取文件,直接使用函数导入的df进行处理即可。2.修改程序中的错误,目前无法运行。原程序:def process_excel(df, input_path, output_path): """Excel数据处理与格式优化一体化函数 参数: input_path - 原始文件路径(示例:"原始数据.xlsx") output_path - 输出文件路径(示例:"最终报告.xlsx") """ try: # 数据筛选逻辑 condition = ( (df['班次'] == '夜班') & (df['白班在岗(小时)'] == 0) & (df['夜班在岗(小时)'] == 0) ) result = df[~condition][[ '工号', '姓名', '日期', '班次', '白班在岗(小时)', '夜班在岗(小时)', '离岗时长', '最早打卡进入', '最晚打卡离开', '工作时间段' ]] # 关键修改1:使用ExcelWriter确保文件释放 with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl') as writer: result.to_excel(writer, index=False) # ===== 格式优化阶段 ===== # 关键修改2:使用with语句确保工作簿关闭 with load_workbook(output_path) as wb: ws = wb.active # 1. 全局字体设置 ws.font = Font(name='微软雅黑', size=12) # 2. 列宽设置 for col in 'ABCDEFGHI': ws.column_dimensions[col].width = 12 ws.column_dimensions['J'].width = 30 # 初始宽度 # 3. 对齐设置 center_align = Alignment(horizontal='center', vertical='center') left_align = Alignment(horizontal='left', vertical='center') for row in ws.iter_rows(min_row=2): for cell in row[:9]: cell.alignment = center_align row[9].alignment = left_align # J列 # 4. 首行样式 header_fill = PatternFill("solid", fgColor="E7D5F9") header_font = Font(color="FFFFFF", bold=True, size=14) for cell in ws[1]: cell.fill = header_fill cell.font = header_font # 5. 冻结与筛选 ws.freeze_panes = 'A2' ws.auto_filter.ref = ws.dimensions # 6. 行高设置 ws.row_dimensions[1].height = 22 for row in range(2, ws.max_row + 1): ws.row_dimensions[row].height = 18 # J列自适应宽度(精确计算) max_len = 0 for cell in ws['J']: try: cell_len = len(str(cell.value)) max_len = max(max_len, cell_len) except: continue ws.column_dimensions['J'].width = max_len + 2 # 关键修改3:先保存到临时文件 temp_path = output_path.replace(".xlsx", "_temp.xlsx") wb.save(temp_path) os.replace(temp_path, output_path) print(f"文件处理完成,已安全保存至:{output_path}") except Exception as e: print(f"处理失败,错误原因:{str(e)}") # 清理可能存在的临时文件 if 'temp_path' in locals() and os.path.exists(temp_path): os.remove(temp_path)

# 1、计算【项目天数】+【非项目天数】的和,按【姓名】汇总 # 存入【项目汇总表】“考勤汇总”sheet中 # 2、提取【任务单号】、【结束时间】 # 存入【项目汇总表】“项目结束时间汇总”sheet中 # 读取原始数据(假设文件名为data.xlsx) file_path = "项目汇总表.xlsx" project_df = pd.read_excel(file_path, sheet_name="Sheet1") # -------------------------- # 任务1:计算出勤天数并汇总 # -------------------------- # 检查D列和E列是否存在(根据实际列名修改) if all(col in project_df.columns for col in ["项目天数(天)", "路上隔离待命时间(天)"]): # 计算D列+E列的和,生成新列 project_df["出勤天数"] = project_df["项目天数(天)"] + project_df["路上隔离待命时间(天)"] # 按姓名汇总出勤天数总和 attendance_summary = project_df.groupby("姓名")["出勤天数"].sum().reset_index() else: raise ValueError("Excel表中缺少D列或E列") # -------------------------- # 任务2:提取指定列到新表 # -------------------------- # 检查任务单号、结束时间列是否存在 required_columns = ["任务单号", "结束时间"] if all(col in project_df.columns for col in required_columns): end_time_summary = project_df[required_columns] else: raise ValueError("Excel表中缺少任务单号或结束时间列") # -------------------------- # 保存结果到Excel # -------------------------- with pd.ExcelWriter(file_path, engine="openpyxl", mode="a") as writer: # 保存考勤汇总(覆盖同名Sheet) attendance_summary.to_excel(writer, sheet_name="考勤汇总", index=False) # 保存项目结束时间汇总(覆盖同名Sheet) end_time_summary.to_excel(writer, sheet_name="项目结束时间汇总", index=False) print("处理完成!") 上述代码运行,报如下错误PermissionError: [Errno 13] Permission denied: ‘项目汇总表.xlsx’ 修改代码

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