python 多表查询字段或者值
liuian 2025-01-10 15:15 17 浏览
前言
OK了老铁们,不管是初入社会的牛马还是当了多年牛马的你,一定会有需要批量修改,数据处理等等日常办公繁琐又简单的重复劳动,这种情况在AI发展的今天就要学会偷懒,而我呢也是通过AI学习并且整理了一系列日常办公且常用的偷懒处理,帮助广大牛马人更好的偷懒。
场景重现
现在你有N多个数据表,领导需要你找到有xx字段或者是有xx数据的表格,别再使用人工一个一个查找了,现在可以使用python的pandas库帮你查找。
实现思路
遍历文件:使用os模块遍历指定文件夹下的所有文件,筛选出 Excel 文件(.xlsx或.xls格式)。
读取 Excel 内容:利用pandas库读取每个 Excel 文件的内容。pandas是一个强大的数据处理库,能够轻松读取和处理各种表格数据。
数据查找:根据输入的字段名或数值,在读取的 Excel 数据中进行查找。可以通过条件判断或数据筛选的方式实现。
import os
import pandas as pd
def search_excel_data(target, folder_path):
result_paths = []
for filename in os.listdir(folder_path):
if filename.endswith(('.xlsx', '.xls')):
file_path = os.path.join(folder_path, filename)
try:
df = pd.read_excel(file_path)
if isinstance(target, str) and target in df.columns:
result_paths.append(file_path)
elif isinstance(target, (int, float)) and (df == target).any().any():
result_paths.append(file_path)
except Exception as e:
print(f"读取 {file_path} 时出错: {e}")
return result_paths
if __name__ == '__main__':
target_value = input("请输入要查找的字段名或数值: ")
try:
target = int(target_value)
except ValueError:
try:
target = float(target_value)
except ValueError:
target = target_value
folder_path = input("请输入存放Excel文件的文件夹路径: ")
result = search_excel_data(target, folder_path)
for path in result:
print(path)
search_excel_data函数首先遍历指定文件夹下的所有文件,筛选出 Excel 文件。 然后使用pd.read_excel读取每个 Excel 文件的数据。 通过判断输入的target是字段名(字符串类型)还是数值(整数或浮点数类型),在数据中进行查找。如果找到符合条件的文件,将其路径添加到result_paths列表中。 最后在__main__部分,通过用户输入获取要查找的目标值和存放 Excel 文件的文件夹路径,并调用函数进行查找,打印出符合条件的文件路径。
pandas是 Python 中用于数据处理和分析的核心库,它提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。其名称源于 “panel data”(面板数据)和 “Python data analysis”(Python 数据分析)。
常用函数:
- **read_csv()**:用于从 CSV 文件中读取数据并创建 DataFrame 对象。例如data = pd.read_csv('data.csv'),可将名为data.csv的文件数据读取到data这个 DataFrame 中。
- **read_excel()**:从 Excel 文件中读取数据。如df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1'),从指定 Excel 文件的Sheet1工作表读取数据到df。
- **head()**:快速查看 DataFrame 的前几行数据,默认显示前 5 行。data.head()即可展示data的前 5 行内容。
- **tail()**:与head()相反,用于查看 DataFrame 的后几行数据,默认也是 5 行。
- **info()**:提供 DataFrame 的简要信息,包括每列的数据类型、非空值数量等。data.info()可打印出data的详细信息。
- **describe()**:生成数据的描述性统计信息,包括计数、均值、标准差、最小值、最大值以及四分位数等。data.describe()会计算并显示data的相关统计信息。
- **drop()**:用于删除 DataFrame 中的行或列。例如new_data = data.drop('column_name', axis = 1),将data中的column_name列删除,并将结果赋值给new_data;若要删除行,axis设为 0 。
- **groupby()**:按照某一列或多列对数据进行分组。grouped = data.groupby('category')会根据category列对data进行分组,之后可对分组后的数据进行聚合操作,如grouped['value'].sum()计算每个分组中value列的总和。
- **merge()**:用于合并两个或多个 DataFrame,类似于数据库中的表连接操作。merged_data = pd.merge(df1, df2, on='key'),根据key列将df1和df2进行合并。
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