熊猫阅读Excel和所需数据的拆分部分
Panda Reading Excel and Spliting Section of Required Data
您好,我有一个 excel 文件需要排序。
我想拆分数据部分。每段数据由两个换行符分割。
我尝试使用 str(dfs).split('\n\n')
在 \n\n 上拆分数据,但它只是进行一次拆分,其中包括所有数据。简而言之,没有进行拆分。
到目前为止的代码:
import pandas as pd
file_name = "Data of 2020-09-12 .xlsx"
dfs = pd.read_excel(file_name,'Sheet1')
dfs = dfs.fillna('')
dfs = str(dfs).split("\n\n")
print(dfs)
这是Dataframe
的输出
这是您可以执行此操作的一种方法。该代码几乎是不言自明的,但如果有任何混淆,请随时询问。
基本思路是先遍历df,找到df中所有空行的索引位置。
然后将 df 拆分到这些位置。
该解决方案假定第一列值为 '' 的行为空。
import pandas as pd
file_name = "test.xlsx"
df = pd.read_excel(file_name)
df = df.fillna('')
df_temp = df.copy()
#find all section positions. We are doing p+2 since there are 2 empty rows dividing the section
pos = []
while True:
try:
empty = ''
p = df_temp.index[df_temp.iloc[:, 0] == empty][0]
df_temp = df_temp.iloc[p+2:]
pos.append(p)
except:
break
print(pos)
#Generate new dfs by splitting on the positions
list_df = []
start = 0
for p in pos:
print(start,p)
subdf = df.iloc[start:p]
list_df.append(subdf)
start = p+2
subdf = df.iloc[start:]
list_df.append(subdf)
#Print your dfs
for d in list_df:
print(d)
您好,我有一个 excel 文件需要排序。 我想拆分数据部分。每段数据由两个换行符分割。
我尝试使用 str(dfs).split('\n\n')
在 \n\n 上拆分数据,但它只是进行一次拆分,其中包括所有数据。简而言之,没有进行拆分。
到目前为止的代码:
import pandas as pd
file_name = "Data of 2020-09-12 .xlsx"
dfs = pd.read_excel(file_name,'Sheet1')
dfs = dfs.fillna('')
dfs = str(dfs).split("\n\n")
print(dfs)
这是Dataframe
的输出
这是您可以执行此操作的一种方法。该代码几乎是不言自明的,但如果有任何混淆,请随时询问。
基本思路是先遍历df,找到df中所有空行的索引位置。 然后将 df 拆分到这些位置。
该解决方案假定第一列值为 '' 的行为空。
import pandas as pd
file_name = "test.xlsx"
df = pd.read_excel(file_name)
df = df.fillna('')
df_temp = df.copy()
#find all section positions. We are doing p+2 since there are 2 empty rows dividing the section
pos = []
while True:
try:
empty = ''
p = df_temp.index[df_temp.iloc[:, 0] == empty][0]
df_temp = df_temp.iloc[p+2:]
pos.append(p)
except:
break
print(pos)
#Generate new dfs by splitting on the positions
list_df = []
start = 0
for p in pos:
print(start,p)
subdf = df.iloc[start:p]
list_df.append(subdf)
start = p+2
subdf = df.iloc[start:]
list_df.append(subdf)
#Print your dfs
for d in list_df:
print(d)