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python

python脚本自动统计excel_python脚本实现-excel二级统计

發布時間:2024/7/23 python 41 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 python脚本自动统计excel_python脚本实现-excel二级统计 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

pandas和SQL數據分析實戰視頻教程

統計excel ?C列 化學 ?和D列 補充申請 ?兩個條件藥品數量

程序優勢在于批量統計,把參數寫到excel里,行為單位

# -*- coding: utf-8 -*-

"""

Created on Thu Apr 7 08:38:51 2016

content內容必須是逗號分隔,例如'化藥,中藥'

用于統計excel--sheet---二級條件篩選的數據統計

算法:

1.讀取所有excel內容,保存到二維列表中

2.二級篩選

@author: Administrator

"""

import csv,xlrd,os,openpyxl

#獲取所有excel文件名

def Get_excelFileNames():

excelFiles_list=[]

for excelFilename in os.listdir('.'):

if excelFilename.endswith('.xlsx') or excelFilename.endswith('.xls'):

excelFiles_list.append(excelFilename)

return excelFiles_list

#獲取一個excel內首頁表格

def Get_sheet1_from_oneExcel(excelFileName):

wb=xlrd.open_workbook(excelFileName)

sheet=wb.sheets()[0]

return sheet

#獲取excel的首頁信息,去除首行

def Get_sheet1_Data_NoFirstLine(excelFileName):

sheet=Get_sheet1_from_oneExcel(excelFileName)

#獲取表格行數和列數

highest_row=sheet.nrows

highest_column=sheet.ncols

sheet_data=[]

for rowNum in range(1,highest_row):

#獲取行數據

rowData=sheet.row_values(rowNum)

sheet_data.append(rowData)

return sheet_data

#把csv文檔內容轉換成一個列表,不包括首行

def Read_CsvRows_noFirstLine(csvFilename):

csvRows = []

csvFileObj = open(csvFilename)

readerObj = csv.reader(csvFileObj)

for row in readerObj:

if readerObj.line_num == 1:

continue # skip first row

csvRows.append(row)

csvFileObj.close()

return csvRows

def one_excel_column_statistic(csv_row):

#csv特定行包含excel名字,sheet名,列,搜索內容

excelFilename=csv_row[0]

#print("excelFilename",excelFilename)

sheetName=csv_row[1]

#print("sheetName",sheetName)

column=int(csv_row[2])

#print("column",column)

content=csv_row[3]

#'化藥,中藥'必須轉換為['化藥', '中藥'],否則無法遍歷

content_list=content.split(",")

wb=xlrd.open_workbook(excelFilename)

sheet=wb.sheet_by_name(sheetName)

#獲取excel指定列的類容

column_content_list=sheet.col_values(column)

#print("column_content_list",column_content_list)

number=0

for i in content_list:

count=column_content_list.count(i)

number+=count

print("excel文件名",excelFilename)

print("統計內容:",content)

print("數量:",number)

print("-"*20)

return number

def all_excel_column_statistic(csvFileName):

csv_content=Read_CsvRows_noFirstLine(csvFileName)

for csv_row in csv_content:

one_excel_column_statistic(csv_row)

def second_condition_statistic(csv_row):

count=0

excelFileName=csv_row[0]

sheet_data=Get_sheet1_Data_NoFirstLine(excelFileName)

Condition1=csv_row[2].split(',')[1]

Column1_letter=(csv_row[2].split(',')[0])

index1=column_letter_index_convert(Column1_letter)

Condition2=csv_row[3].split(',')[1]

Column2_letter=(csv_row[3].split(',')[0])

index2=column_letter_index_convert(Column2_letter)

for rowData in sheet_data:

if rowData[index1]==Condition1 and rowData[index2]==Condition2:

count+=1

print("excel文件名",excelFileName)

print("統計內容:",Condition1+">"+Condition2)

print("數量:",count)

print("-"*20)

return count

def all_second_condition_statistic(csvFileName):

csvRows=Read_CsvRows_noFirstLine(csvFileName)

for csv_row in csvRows:

second_condition_statistic(csv_row)

#excel列的

def column_letter_index_convert(letter):

list_letter_index=[["A",0],["B",1],["C",2],["D",3],["E",4],["F",5],["G",6],["H",7],["I",8],\

["J",9],["K",10],["L",11],["M",12],["N",13],["O",14],["P",15],["Q",16],["R",17],\

["S",18],["T",19],["U",20],["V",21],["W",22],["X",23],["Y",24],["Z",25]]

for i in list_letter_index:

if i[0]==letter.upper():

index=i[1]

return index

csvFileName="config.csv"

all_second_condition_statistic(csvFileName)

'''

excelFileName='1月.xlsx'

csv_row=['1月.xlsx', 'Sheet1', 'C,化藥', '3,補充申請']

'''

print("問題反饋郵箱:231469242@qq.com")

print(" .-. ")

print(" \ \ ")

print(" \ \ ")

print(" 喵 喵 喵 | | ")

print(" | | ")

print(" /\---/\ _,---._ | | ")

print(" /^ ^ \,' `. ; ")

print(" ( O O ) ; ")

print(" `.=o=__,' \ ")

print(" / _,--.__ \ ")

print(" / _ ) ,' `-. `-. \ ")

print(" / ,' / ,' \ \ \ \ ")

print(" / / / ,' (,_)(,_) ")

print("(,; (,,) ")

var=input("enter anykey to quit")

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python脚本自动统计excel_python脚本实现-excel二级统计的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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