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python以“_”为分隔符,将excel一列分割成很多列,并保留其他列

时间: 2024-03-13 20:43:27 浏览: 139
您好!感谢您向我提出问题。针对您的问题,您可以使用 Python 中的 pandas 库和字符串的 split() 方法来将 excel 表格中的某列按照“_”分割成多列,并保留其他列。具体步骤如下: 1. 使用 pandas 库中的 read_excel() 方法读取 excel 表格,并将其转化为 DataFrame 类型的数据。 ```python import pandas as pd df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx') ``` 2. 使用字符串的 split() 方法将需要分割的列按照“_”分割成多列。可以使用 apply() 方法将 split() 方法应用到整列。 假设您要将名为 "column_to_split" 的列按照“_”分割成多列,您可以使用以下代码: ```python df[['new_column1', 'new_column2']] = df['column_to_split'].str.split('_', expand=True) ``` 其中,expand=True 表示将分割后的结果展开成多列。 3. 如果您需要保留其他列,可以使用 pandas 库中的 drop() 方法删除不需要保留的列。 假设您需要保留的列名为 "column1" 和 "column2",您可以使用以下代码: ```python df = df.drop(['column3', 'column4'], axis=1) ``` 其中,axis=1 表示删除列,axis=0 表示删除行。 最终,您可以将处理后的数据保存为新的 excel 文件,具体代码如下: ```python df.to_excel('new_excel_file.xlsx', index=False) ``` 其中,index=False 表示不保存行索引。
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#!/usr/bin/env python3 import os import pandas as pd from glob import glob import sys import argparse from openpyxl.styles import Alignment from openpyxl import load_workbook from pathlib import Path import shutil import tempfile # 常见编码列表 COMMON_ENCODINGS = ['utf-8', 'latin1', 'gbk', 'iso-8859-1', 'latin1', 'cp1252','gb2312'] #COMMON_ENCODINGS = [‘utf-8’, ‘latin1’, ‘iso-8859-1’, ‘cp1252’, ‘gbk’, ‘gb2312’, ‘big5’] def detect_encoding(file_path): """静默检测文件编码""" for encoding in COMMON_ENCODINGS: try: with open(file_path, 'r', encoding=encoding) as f: f.read(1024) # 尝试读取前1KB内容 return encoding except: continue return 'utf-8' # 默认使用utf-8 def apply_left_alignment(output_file): """应用左对齐样式到所有单元格""" try: wb = load_workbook(output_file) ws = wb.active # 创建左对齐样式 left_align = Alignment(horizontal='left') # 应用到所有单元格 for row in ws.iter_rows(): for cell in row: cell.alignment = left_align wb.save(output_file) return True except Exception as e: print(f"应用左对齐样式时出错: {str(e)}", file=sys.stderr) return False def clean_file_content(file_path): """清理文件内容:执行字节替换操作""" try: with open(file_path, 'rb') as file: content = file.read() # 执行字节替换操作 cleaned_content = content.replace(b'\x01', b'\r').replace(b'\x00', b' ').replace(b'\x0A', b' ') with open(file_path, 'wb') as file: file.write(cleaned_content) return True except Exception as e: print(f"清理文件 {file_path} 时出错: {str(e)}", file=sys.stderr) return False def read_txt_file(file_path, sep): """读取单个文本文件,不处理标题行""" encoding = detect_encoding(file_path) try: return pd.read_csv( file_path, sep=sep, encoding=encoding, engine='python', header=None, # 不将第一行作为标题 dtype=str, # 所有数据作为字符串处理 keep_default_na=False, # 不将空值转换为NaN on_bad_lines='skip' # 跳过格式错误的行 ) except Exception as e: print(f"读取文件 {file_path} 时出错: {str(e)}", file=sys.stderr) return None def merge_txt_files(input_dir, output_file, sep='\t', recursive=False, clean_files=False): """ 合并目录下所有文本文件到单个Excel文件 :param input_dir: 输入目录路径 :param output_file: 输出Excel文件路径 :param sep: 文本文件分隔符,默认为制表符 :param recursive: 是否递归搜索子目录 :param clean_files: 是否在合并前执行字节替换清理 """ # 获取所有文本文件 pattern = os.path.join(input_dir, '**', '*.txt') if recursive \ else os.path.join(input_dir, '*.txt') txt_files = glob(pattern, recursive=recursive) if not txt_files: print(f"在 {input_dir} 中未找到任何.txt文件", file=sys.stderr) return False # 如果需要清理文件,创建临时目录处理 if clean_files: temp_dir = tempfile.mkdtemp() print(f"创建临时目录: {temp_dir}") # 复制文件到临时目录并清理 for file_path in txt_files: temp_path = os.path.join(temp_dir, os.path.basename(file_path)) shutil.copy2(file_path, temp_path) if not clean_file_content(temp_path): print(f"清理失败: {os.path.basename(file_path)}", file=sys.stderr) continue print(f"已清理: {os.path.basename(file_path)}") # 使用临时目录中的文件 input_dir = temp_dir pattern = os.path.join(temp_dir, '*.txt') txt_files = glob(pattern, recursive=False) all_data = [] for file_path in txt_files: df = read_txt_file(file_path, sep) if df is not None and not df.empty: all_data.append(df) print(f"已处理: {os.path.basename(file_path)}") if not all_data: print("所有文件均为空或无法读取", file=sys.stderr) return False try: # 合并所有数据 combined_df = pd.concat(all_data, ignore_index=True) # 写入Excel文件 combined_df.to_excel(output_file, sheet_name='合并数据', index=False, header=False) print(f"已创建Excel文件: {output_file}") # 应用左对齐样式 if apply_left_alignment(output_file): return True return False except Exception as e: print(f"合并或写入文件时出错: {str(e)}", file=sys.stderr) return False finally: # 清理临时目录 if clean_files and 'temp_dir' in locals(): shutil.rmtree(temp_dir) print(f"已删除临时目录: {temp_dir}") if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser( description='合并多个文本文件到单个Excel文件,支持字节替换清理', formatter_class=argparse.ArgumentDefaultsHelpFormatter ) parser.add_argument('-i', '--input', required=True, help='包含.txt文件的输入目录路径') parser.add_argument('-o', '--output', default='合并数据.xlsx', help='输出Excel文件路径') parser.add_argument('-s', '--sep', default='\t', help='文本文件中的分隔符,如",", ";", "\\t"等') parser.add_argument('-r', '--recursive', action='store_true', help='递归搜索子目录中的文件') parser.add_argument('-c', '--clean', action='store_true', help='在合并前执行字节替换清理(替换 \\x01, \\x00, \\x0A)') args = parser.parse_args() # 确保输出目录存在 output_dir = os.path.dirname(args.output) if output_dir and not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) success = merge_txt_files( args.input, args.output, args.sep, args.recursive, args.clean ) sys.exit(0 if success else 1) 智能纠错:修改读取文件格式错误的问题

请对以下脚本生成的.xlsx进行边框优化,另外对参数个数进行约束。以下脚本:#!/usr/bin/env python3 """ 优化版TXT转Excel工具 - 不使用chardet库 """ import os import pandas as pd from glob import glob import re import sys import csv # 常见编码列表(按优先级排序) COMMON_ENCODINGS = ['utf-8', 'gbk', 'gb2312', 'latin1', 'iso-8859-1', 'cp1252'] def detect_encoding(file_path): """尝试检测文件编码(不使用chardet)""" # 方法1:尝试常见编码 for encoding in COMMON_ENCODINGS: try: with open(file_path, 'r', encoding=encoding) as f: f.read(1024) # 测试读取一小部分 return encoding except UnicodeDecodeError: continue # 方法2:使用错误忽略模式 try: with open(file_path, 'r', encoding='utf-8', errors='ignore') as f: f.read(1024) return 'utf-8' # 即使有错误也使用utf-8 except: pass # 方法3:最后尝试二进制模式 return 'latin1' # 二进制安全编码 def try_read_file(file_path, sep): """尝试读取文件(增强健壮性)""" encoding = detect_encoding(file_path) print(f"尝试使用编码: {encoding} (文件: {os.path.basename(file_path)})") try: # 尝试读取文件 df = pd.read_csv(file_path, sep=sep, encoding=encoding, engine='python', on_bad_lines='warn') # 检查数据是否为空 if df.empty: print(f"警告: 文件读取成功但数据为空") return None print(f"成功读取 {len(df)} 行数据") return df except pd.errors.EmptyDataError: print(f"错误: 文件不包含数据") return None except Exception as e: print(f"读取文件失败: {str(e)}") return None def sanitize_sheet_name(name): """创建有效的工作表名称""" # 移除非法字符 name = re.sub(r'[\\/*?:[\]]', '', name) # 截断到Excel允许的最大长度 return name[:31] def process_files(input_dir, output_file, pattern='*.txt', sep='\t', recursive=False): """处理文件并生成Excel""" # 获取文件列表 search_pattern = os.path.join(input_dir, '**', pattern) if recursive \ else os.path.join(input_dir, pattern) txt_files = glob(search_pattern, recursive=recursive) if not txt_files: print(f"错误: 未找到匹配 {pattern} 的文件") sys.exit(1) print(f"\n找到 {len(txt_files)} 个文件:") for i, f in enumerate(txt_files, 1): print(f"{i}. {f}") # 处理文件 all_data = [] # 存储所有成功读取的数据信息 with pd.ExcelWriter(output_file) as writer: for file_path in txt_files: print(f"\n处理文件: {os.path.basename(file_path)}") # 读取文件 df = try_read_file(file_path, sep) if df is None: print("警告: 跳过此文件") continue # 创建有效的工作表名称 sheet_name = os.path.splitext(os.path.basename(file_path))[0] sheet_name = sanitize_sheet_name(sheet_name) # 检查工作表名称是否重复 orig_sheet_name = sheet_name counter = 1 while sheet_name in [s[0] for s in all_data]: sheet_name = f"{orig_sheet_name}_{counter}" counter += 1 # 写入Excel try: df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False) print(f"成功写入工作表: {sheet_name}") all_data.append((sheet_name, len(df))) except Exception as e: print(f"写入Excel失败: {str(e)}") # 最终报告 if all_data: print(f"\n转换完成! 输出文件: {output_file}") print("\n包含的工作表:") for sheet, rows in all_data: print(f"- {sheet}: {rows} 行数据") else: print("\n警告: 所有文件处理失败,输出文件将为空!") if __name__ == "__main__": import argparse parser = argparse.ArgumentParser(description='TXT转Excel优化工具') parser.add_argument('-i', '--input', required=True, help='输入目录') parser.add_argument('-o', '--output', default='output.xlsx', help='输出文件') parser.add_argument('-s', '--sep', default='\t', help='分隔符') parser.add_argument('-r', '--recursive', action='store_true', help='递归搜索') args = parser.parse_args() process_files(args.input, args.output, sep=args.sep, recursive=args.recursive)

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