由于經(jīng)常需要用到這方面的內(nèi)容，所以要好好記錄一下，省的以后老找了
使用的代碼版本為 Python3
- 首先呢，數(shù)據(jù)是這個(gè)樣子的
V04002 V01000 V04001 V10004 V12001 V11002 V13004 V13003 V13011
1 58015 2014 10203 26 19 49 67 0
2 58015 2014 10212 23 21 59 79 282
3 58015 2014 10149 113 20 86 64 87
4 58015 2014 10112 154 14 135 78 615
5 58015 2014 10040 217 17 167 66 530
6 58015 2014 10003 241 12 238 81 571
7 58015 2014 9999 267 14 287 83 1345
8 58015 2014 10033 244 11 271 89 717
第一行對(duì)應(yīng)的含義是:
'V04002':'月','V01000':'區(qū)站號(hào)','V04001':'年','V14032':'日照時(shí)數(shù)','V10202':'極端最低本站氣壓','V10004':'平均本站氣壓','V12001':'平均氣溫','V11002':'平均風(fēng)速','V10201':'極端最高本站氣壓','V13004':'平均水汽壓','V13003':'平均相對(duì)濕度','V13011':'降水量','V12212':'平均最低氣溫'
我想用Python把它寫入excel中
- 用到的知識(shí)
(1)使用字典
使用字典將對(duì)應(yīng)的代號(hào)轉(zhuǎn)換成中文
(2)讀取文件
因?yàn)閿?shù)據(jù)是以txt格式來(lái)進(jìn)行保存的，所以需要用到IO操作來(lái)讀取數(shù)據(jù)。
with open('read.txt','r') as f:
在這里會(huì)用with ... as
因?yàn)槲募?duì)象實(shí)現(xiàn)了上下文管理器協(xié)議，程序進(jìn)入with語(yǔ)句塊時(shí),會(huì)把文件對(duì)象賦值給變量f，在程序退出 with 語(yǔ)句塊時(shí)，會(huì)自動(dòng)調(diào)用close方法
需要注意的是，如果是寫入文件，可以在函數(shù)中指定字符編碼格式
with open('output.txt','w',encoding='utf-8') as f:
with open('output.txt','w',encoding='utf-8') as f:
contents='愚人之丘'
f.write(content)
在Python2中可以使用io模塊的open。Python2 io.open()等價(jià)于Python3 open()
from io import open
(3)pandas
我曾經(jīng)用pandas爬去過(guò)網(wǎng)頁(yè)上的表格，十分好用，看過(guò)介紹，正好在這里也用的上
在dataframe的示例上是這樣寫的
data = {'Country': ['Belgium', 'India', 'Brazil'],
'Capital': ['Brussels', 'New Delhi', 'Brasília'],
'Population': [11190846,1303171035,207847528]}
df = pd.DataFrame(data,
columns=['Country', 'Capital', 'Population'])
我將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成這種形式，然后使用pandas的to_excel(name,sheet_name=name)將其保存為excel的格式
(4)split()，strip()
split()
通過(guò)指定分隔符對(duì)字符串進(jìn)行切片，如果參數(shù)num 有指定值，則僅分隔 num 個(gè)子字符串
str.split(str="",num=string.count(str)).
strip()
用于移除字符串頭尾指定的字符（默認(rèn)為空格）。
#!/usr/bin/python
str="0000000this is string example....wow!!!0000000";
printstr.strip('0');
輸出即為
this is string example....wow!!!
還可以單獨(dú)去除一邊，也可以使用replace
" xyz ".strip() # returns "xyz"
" xyz ".lstrip() # returns "xyz "
" xyz ".rstrip() # returns " xyz"
" x y z ".replace(' ','') # returns "xyz"
- 代碼
# -*- coding: UTF-8 -*-
import pandas as pd
def toexcel(name):
print('*****************************')
print(name)
print('*****************************')
biaotou={'V04002':'月','V01000':'區(qū)站號(hào)','V04001':'年','V14032':'日照時(shí)數(shù)','V10202':'極端最低本站氣壓','V10004':'平均本站氣壓','V12001':'平均氣溫','V11002':'平均風(fēng)速','V10201':'極端最高本站氣壓','V13004':'平均水汽壓','V13003':'平均相對(duì)濕度','V13011':'降水量','V12212':'平均最低氣溫'}
header=[] #存放轉(zhuǎn)換過(guò)的表頭
data=[] #存放數(shù)據(jù)
pre=name.split('.')[0] #excel文件名稱(小數(shù)點(diǎn)前)
xlsname=(pre+'.xlsx')
with open(name) as file:
for line in file:
line=line.strip('\n').strip() #先去掉換行符\n,再去掉前后的空格
line=line.split(' ') #將每行的數(shù)據(jù)分隔開(kāi)
for n in line:
if n in biaotou.keys():
header.append(biaotou[n])
else:
data.append(line)
break
df=pd.DataFrame(data,columns=header)
df.to_excel(xlsname,sheet_name=pre)
if __name__ == "__main__"：
name='*****' #數(shù)據(jù)名稱
toexcel(name):
- 應(yīng)用到多個(gè)文件
因?yàn)閿?shù)據(jù)文件不只是一個(gè)是有很多個(gè)，要應(yīng)用到很多個(gè)，所以同樣要寫個(gè)方法，獲取所有數(shù)據(jù)的文件的名字，一個(gè)個(gè)的傳給上面的方法，我是通過(guò)用到os.listdir() 和os.getcwd() 。
os.listdir() 方法用于返回指定的文件夾包含的文件或文件夾的名字的列表。這個(gè)列表以字母順序。 它不包括 '.' 和'..' 即使它在文件夾中。
os.getcwd() 方法用于返回當(dāng)前工作目錄。
將這兩個(gè)方法一起用就可以獲得當(dāng)前目錄的所有文件的名稱（以后會(huì)改成傳入地址的）
def getname():
names=[]
passname=['toexcel.py'] #將不想執(zhí)行的該程序的文件名，放在這個(gè)中，在
這里，這個(gè)是Python代碼的名字
filenames = os.listdir(os.getcwd())
for name in filenames:
if name not in passname:
names.appends(name)
return names
將3,4結(jié)合，稍加改動(dòng)就可以將所有數(shù)據(jù)文件寫入到excel中
我知道我的方法比較繁瑣，如果有更好的方法，如果那里有什么錯(cuò)誤，希望可以告知，共同進(jìn)步
