python提取特定格式的数据的操作方法

目录

• 导入库
• Pandas 数据处理
• 读取 Excel 文件
• 数据提取
• 创建 DataFrame 并导出为 Excel 文件
• Tkinter GUI 界面
• 创建主窗口
• 创建按钮和标签
• 文件操作
• 文件对话框
• 主要函数解释
• transform_to_result_format_specific
• select_files
• 总结

本文档总结了 ExcelGridConverter.py 脚本所涉及的关键 Python 知识点。该脚本用于从多个 Excel 文件中提取特定格式的数据并转换为一个新的 Excel 文件。

导入库

脚本使用了以下主要库：

• tkinter：用于创建图形用户界面。
• pandas：用于处理 Excel 数据。
• os：用于处理文件和目录路径。

import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, messagebox
import pandas as pd
import os

Pandas 数据处理

读取 Excel 文件

使用 pd.read_excel 方法读取 Excel 文件，并使用 sheet_name=None 参数读取所有工作表。添加 index_col=None 参数以确保第一列不会被自动设置为索引列。

source_df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None, index_col=None)
source_data = source_df['一格一案']

数据提取

通过 Pandas 的 iloc 方法，根据行列索引提取特定数据。

result_data = {
    '网格编号': source_data.iloc[1, 1],
    '责任段': source_data.iloc[1, 3],
    ...
}

处理合并单元格数据：

risk_check_path = "\n".join(source_data.iloc[9:19, 1].dropna().astype(str))
result_data['五、风险项点检查路径'] = risk_check_path

创建 DataFrame 并导出为 Excel 文件

将所有提取的数据放入一个 DataFrame 中，并使用 to_excel 方法导出为 Excel 文件。

result_df = pd.DataFrame(all_data)
result_df.to_excel(output_file_path, index=False)

Tkinter GUI 界面

创建主窗口

使用 tk.Tk 创建主窗口，并设置窗口标题、大小和位置。

root = tk.Tk()
root.title("Excel 转换工具")
root.geometry(f'{window_width}x{window_height}+{position_right}+{position_top}')

创建按钮和标签

使用 tk.Button 和 tk.Label 创建按钮和标签，并设置其属性和布局。

title_label = tk.Label(root, text="Excel 转换工具", font=("Arial", 18))
title_label.pack(pady=20)
select_button = tk.Button(root, text="选择 Excel 文件", command=select_files, font=("Arial", 12))
select_button.pack(pady=10)

文件操作

文件对话框

使用 filedialog.askopenfilenames 打开文件选择对话框，允许用户选择多个 Excel 文件。使用 filedialog.asksaveasfilename 打开文件保存对话框，允许用户选择保存路径。

file_paths = filedialog.askopenfilenames(filetypes=[("Excel 文件", "*.xlsx")])
output_file_path = filedialog.asksaveasfilename(defaultextension=".xlsx", filetypes=[("Excel 文件", "*.xlsx")])

主要函数解释

transform_to_result_format_specific

该函数从源数据中提取特定字段，并返回一个字典格式的结果数据。

def transform_to_result_format_specific(source_data, source_file_path):
    risk_check_path = "\n".join(source_data.iloc[9:19, 1].dropna().astype(str))
    result_data = { ... }
    return result_data

select_files

该函数处理文件选择、数据转换和结果保存的主要逻辑。

def select_files():
    file_paths = filedialog.askopenfilenames(filetypes=[("Excel 文件", "*.xlsx")])
    all_data = []
    for file_path in file_paths:
        source_df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=None, index_col=None)
        source_data = source_df['一格一案']
        transformed_data = transform_to_result_format_specific(source_data, file_path)
        all_data.append(transformed_data)
    result_df = pd.DataFrame(all_data)
    output_file_path = filedialog.asksaveasfilename(defaultextension=".xlsx", filetypes=[("Excel 文件", "*.xlsx")])
    if output_file_path:
        result_df.to_excel(output_file_path, index=False)
        messagebox.showinfo("成功", "文件已成功转换并保存。")

总结

通过本脚本，我们学习了如何使用 Pandas 读取和处理 Excel 数据，如何使用 Tkinter 创建图形用户界面，以及如何处理文件对话框和文件操作。这些知识点在日常的 Python 开发中非常实用，特别是涉及数据处理和用户界面的项目中。

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