python在日常工作處理中的應(yīng)用

1、    python在日常工作處理中的應(yīng)用    馬珊珊摘要：論文介紹了利用python進(jìn)行日常excel表格批量處理的方法，并以員工福利采購(gòu)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為例，編程實(shí)現(xiàn)了excel文件的批量讀取、切片、計(jì)算、合并等功能。結(jié)果表明，采用python進(jìn)行批量處理文件，簡(jiǎn)單高效，大大提高了辦公的效率。關(guān)鍵詞：excel數(shù)據(jù)處理；python；pandas：tp393 ：a ：1009-3044（2018）01-0228-02隨著辦公無(wú)紙化、信息網(wǎng)絡(luò)化的興起，工作中絕大多數(shù)工作都由計(jì)算機(jī)來(lái)處理。對(duì)于在辦公室工作的同志來(lái)講，日常工作多是搜集、整理、計(jì)算數(shù)據(jù)。這些日常收

2、集的數(shù)據(jù)以excel表格為主，往往格式統(tǒng)一、處理任務(wù)單一，如果依靠手工來(lái)完成，任務(wù)量較大，且容易出錯(cuò)。excel自帶了一些批處理功能，但是功能有限，不能滿(mǎn)足工作中各種各樣的文件批處理要求。本文以常見(jiàn)的excel數(shù)據(jù)為例，采用python程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，介紹了采用python語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)批量處理的方法。python語(yǔ)言語(yǔ)法簡(jiǎn)單，簡(jiǎn)單的幾行代碼就可以完成復(fù)雜的任務(wù)，適合辦公室工作人員使用。1 問(wèn)題描述以某單位年終福利采購(gòu)為例。某單位擬年終采購(gòu)一批物品作為職工福利，需要采集的物品有6種，每種的價(jià)格如表1所示，員工需要填寫(xiě)的統(tǒng)計(jì)表格如表2所示，其中員工的名字體現(xiàn)在統(tǒng)計(jì)表格的文件名字中，如圖1所示?，F(xiàn)在辦

3、公室需要搜集整個(gè)公司每位員工的統(tǒng)計(jì)表，根據(jù)數(shù)量和單價(jià)計(jì)算出相應(yīng)的金額，并計(jì)算出總價(jià)填寫(xiě)在相應(yīng)的位置，并把所有人員的購(gòu)物數(shù)據(jù)匯總到一個(gè)excel表中。2 解決該問(wèn)題的基本思路與方法該問(wèn)題是辦公室日常工作中的典型問(wèn)題，搜集到的數(shù)據(jù)是excel表格文件，每位員工對(duì)應(yīng)著一個(gè)excel文件，編程時(shí)需要對(duì)每一個(gè)文件進(jìn)行遍歷，提取出員工的姓名及填寫(xiě)的數(shù)據(jù)，根據(jù)員工填寫(xiě)的數(shù)據(jù)及商品的價(jià)格，計(jì)算出總價(jià)，并合并表格。采用編程解決，可以歸結(jié)為如下幾類(lèi)問(wèn)題：1） 文件遍歷：python中有關(guān)文件夾與文件的查找，刪除等功能 在os模塊中實(shí)現(xiàn)。使用時(shí)需先導(dǎo)入os模塊，os模塊中的os.listdir（path）可以列出p

4、ath目錄下的所有文件，存放在一個(gè)列表中，對(duì)該列表進(jìn)行遍歷，即可以實(shí)現(xiàn)文件的遍歷。使用該方法需要首先導(dǎo)入os模塊。2） excel文件處理pandas是python的數(shù)據(jù)分析包，它讀取數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單高效，有獨(dú)特的數(shù)據(jù)類(lèi)型dataframe，在數(shù)據(jù)處理中十分常用1。本文采用pandas讀寫(xiě)并處理excel文件。本例中，主要涉及的操作有：文件的讀取、數(shù)據(jù)區(qū)域的篩選、求和計(jì)算、數(shù)據(jù)的拼接。l 文件的讀?。簆anmdas支持許多格式數(shù)據(jù)的讀取。其中excel數(shù)據(jù)讀取代碼為：df=pd.read_excel（fullname） 其中fullname代表要讀取文件的全名。讀入數(shù)據(jù)后，存放在df中。df是一個(gè)da

5、taframe類(lèi)型的變量。l 數(shù)據(jù)區(qū)域的選擇：讀入的數(shù)據(jù)是一個(gè)dataframe類(lèi)型的變量，本質(zhì)上是一個(gè)二維表格。excel數(shù)據(jù)的選擇對(duì)應(yīng)著dataframe類(lèi)型變量的切片操作。dataframe類(lèi)型變量的切片方法如下：選取一行數(shù)據(jù)：df.ixi，： 選擇第i行數(shù)據(jù)選擇多行數(shù)據(jù)：df.ixa：b，： 選擇第a行開(kāi)始到b-1行結(jié)束的數(shù)據(jù)選擇某行某列數(shù)據(jù)：df.ixa：b，m：n 選擇a行開(kāi)始到b-1行，m列到n-1列的數(shù)據(jù)l 求和計(jì)算pandas提供了數(shù)據(jù)求和函數(shù)，sum函數(shù)。具體使用方法參考下面文中的實(shí)現(xiàn)代碼l 數(shù)據(jù)的拼接：采用append方法。本例中的完整代碼如下：import pandas

6、 as pd #導(dǎo)入pandas模塊進(jìn)行excel文件的讀寫(xiě)預(yù)處理import os #導(dǎo)入os模塊對(duì)文件進(jìn)行遍歷path，name，data =，for i in os.listdir（path1）：# path1是存放excel數(shù)據(jù)的路徑名ifi0='2'：path.append（path1+'/'+i）name.append（i10：-4）#讀取員工的姓名信息for j in path： #對(duì)路徑中的excel文件進(jìn)行遍歷f=pd.read_excel（j）#讀取文件sp=f.ix4，2：13：2*pd.series（159，158，288，178，180

7、，368，index=f.ix4，2：13：2.index）#計(jì)算每種商品的價(jià)格sp.index=f.ix4，3：14：2.indexf.ix4，3：14：2=sp選擇每種商品的價(jià)格f.ix4，14=sp.sum（）計(jì)算每位員工的總價(jià)data.append（f.ix4，2：15）#合并數(shù)據(jù)f.ix4：4+len（os.listdir（path1），2：15=dataf.ix4： 4+len（os.listdir（path1），1=namef.to_excel（'/users/neo/desktop/demo.xls'，index=false）#將結(jié)果保存成excel文件3） 結(jié)

8、果運(yùn)行以上程序，得到的結(jié)果如表3所示。從表3可以看出，每位員工的采購(gòu)物品的價(jià)格都已被計(jì)算出來(lái)并合并起來(lái)，達(dá)到了我們想要的結(jié)果。對(duì)本文的代碼稍加改進(jìn)，就可以完成其他的表格處理工作。大大提高了辦公效率。3 結(jié)論本文介紹了利用python處理excel數(shù)據(jù)，主要包括采用os模塊對(duì)文件進(jìn)行遍歷，采用pandas模塊實(shí)現(xiàn)excel數(shù)據(jù)存取、選擇、運(yùn)算。從論文的實(shí)例可見(jiàn)，采用python進(jìn)行excel文件處理工作，簡(jiǎn)單方便，大大提高了工作效率。參考文獻(xiàn)：1 王全勝. python在校園數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用以一卡通消費(fèi)為例j.電腦知識(shí)與技術(shù)，2017，13（9）：1-2，6.2 張雷. python與spark集群在收費(fèi)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用j.中國(guó)交通信息化，2017（3）：122-123，132.endprint電腦知識(shí)與技術(shù)2018年1期電腦知識(shí)與技術(shù)的其它文章