Pandas數(shù)據(jù)分析之批量拆分/合并Excel
前言
筆者最近正在學(xué)習(xí)Pandas數(shù)據(jù)分析,將自己的學(xué)習(xí)筆記做成一套系列文章。本節(jié)主要記錄Pandas中數(shù)據(jù)的合并(concat和append)
將一個(gè)大的Excel等份拆成多個(gè)Excel將多個(gè)小Excel合并成一個(gè)大的Excel并且標(biāo)記來(lái)源
一、假造數(shù)據(jù)
work_dir="./datas" splits_dir=f"{work_dir}/splits" import os if not os.path.exists(splits_dir): os.mkdir(splits_dir) #0.讀取源Excel到Pandas import pandas as pd df_source=pd.read_excel(f"{work_dir}/1.xlsx") df_source.head() df_source.index df_source.shape total_row_count=df_source.shape[0] total_row_count
二、程序演示
1、將一個(gè)大Excel等份拆成多個(gè)Excel
- 使用df.iloc方法,將一個(gè)大的dataframe,拆分成多個(gè)小的dataframe
- 將使用dataframe.to_excel保存每個(gè)小的Excel
#1.計(jì)算拆分后的每個(gè)excel的行數(shù) #這個(gè)大excel,會(huì)拆分給這幾個(gè)人 user_names=['xiao_shuai',"xiao_wang","xiao_ming","xiao_lei","xiao_bo","xiao_hong"] #每個(gè)人的人數(shù)數(shù)目 split_size=total_row_count//len(user_names) if total_row_count%len(user_names)!=0: split_size+=1 split_size #拆分成多個(gè)dataframe df_subs=[] for idx,user_name in enumerate(user_names): #iloc的開(kāi)始索引 begin=idx*split_size #iloc的結(jié)束索引 end=begin+split_size #實(shí)現(xiàn)df按照iloc拆分 df_sub=df_source.iloc[begin:end] #將每個(gè)子df存入到列表 df_subs.append((idx,user_name,df_sub)) #3. 將每個(gè)dataframe存入到excel for idx,user_name,df_sub in df_subs: file_name=f"{splits_dir}/articles_{idx}_{user_name}.xlsx" df_sub.to_excel(file_name,index=False)
2、合并多個(gè)小Excel到一個(gè)大Excel
- 遍歷文件夾,得到要合并的Excel文件列表
- 分別讀取到dataframe,給每個(gè)df添加一列用于標(biāo)記來(lái)源
- 使用pd.concat進(jìn)行df批量合并
- 將合并后的dataframe輸出到excel
#1.遍歷文件夾,得到要合并的Excel名稱列表 import os excel_names=[] for excel_name in os.listdir(splits_dir): excel_names.append(excel_name) excel_names #2分別讀取到dataframe df_list=[] for excel_name in excel_names: #讀取每個(gè)excel到df excel_path=f"{splits_dir}/{excel_name}" df_split=pd.read_excel(excel_path) #得到username username=excel_name.replace("articles_","").replace(".xlsx","")[2:] print(excel_name,username) #給每個(gè)df添加1列,即用戶名字 df_split["username"]=username df_list.append(df_split) #3.使用pd.concat進(jìn)行合并 df_merged=pd.concat(df_list) df_merged.shape df_merged.head() df_merged["username"].value_counts() #4.將合并后的dataframe輸出到excel df_merged.to_excel(f"{work_dir}/result_merged.xlsx",index=False)
總結(jié)
這就是pandas的DataFrame和存儲(chǔ)文件之間轉(zhuǎn)換的基本用法了,希望可以幫助到你。
到此這篇關(guān)于Pandas數(shù)據(jù)分析之批量拆分/合并Excel的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas批量拆分合并Excel內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
python實(shí)現(xiàn)k均值算法示例(k均值聚類算法)
這篇文章主要介紹了python實(shí)現(xiàn)k均值算法示例,簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)平面的點(diǎn)K均值分析,使用歐幾里得距離,并用pylab展示,需要的朋友可以參考下2014-03-03Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)例講解
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲實(shí)例,爬蟲的定義、主要框架等基礎(chǔ)概念,感興趣的小伙伴們可以參考一下2016-04-04python中json格式數(shù)據(jù)輸出的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)方法
下面小編就為大家?guī)?lái)一篇python中json格式數(shù)據(jù)輸出的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)方法。小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在就分享給大家,也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2016-10-10Python 可視化matplotlib模塊基礎(chǔ)知識(shí)
這篇文章主要給大家分享的是Python 可視化matplotlib模塊基礎(chǔ)知識(shí),文章對(duì)matplotlib.pyplot 模塊繪制相關(guān)如折線、柱狀、散點(diǎn)、圓餅圖表進(jìn)行簡(jiǎn)單地學(xué)習(xí),具有一定的參考價(jià)值,需要的朋友可以參考一下2021-12-12python練習(xí)之曾經(jīng)很火的小人畫愛(ài)心表白代碼
小編有個(gè)好兄弟最近在追妹子,跟妹子打得火熱!就差臨門一腳了,這一jio我?guī)兔ρa(bǔ)上去了!他問(wèn)有沒(méi)有什么酷炫的表白方式,可以給人心動(dòng)的趕jio,表白的方式有許多種今天小編來(lái)教大家一個(gè)之前很火的小人畫愛(ài)心表白代碼2021-09-09Django filter動(dòng)態(tài)過(guò)濾與排序?qū)崿F(xiàn)過(guò)程解析
這篇文章主要介紹了Django filter動(dòng)態(tài)過(guò)濾與排序?qū)崿F(xiàn)過(guò)程解析,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì),對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下2020-11-11django 數(shù)據(jù)庫(kù)連接模塊解析及簡(jiǎn)單長(zhǎng)連接改造方法
今天小編就為大家分享一篇django 數(shù)據(jù)庫(kù)連接模塊解析及簡(jiǎn)單長(zhǎng)連接改造方法,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2019-08-08