1. 获取excel文档中的每一个数据并保存为数组
import openpyxl
import pandas as pd
import numpy as np
def Read_Excel(Excelname,sheet):
'''
作用:读取excel表格
load_workbook 模块读取 excel 文件中对应的"修改"表中的数据，封装为列表并返回
'''
excel = openpyxl.load_workbook(filename=Excelname)
# 获取sheet对应的excel数据 分别有两个一个是data，一个是Sheet1
reult=excel[sheet]
return reult
def Deal_data(reult):
# 最小行 最大行 最小列 最大列
print(reult.min_row, reult.max_row, reult.min_column, reult.max_column)
Julei_a1=(70.72450+58.41271+79.55004+80.25528+90.63146)/5
Julei_a3=(77.85307+67.64918+78.36915+53.75346+89.09208)/5
Julei_a5=(59.73232+74.38533+85.66948+85.93039+74.38057)/5
print(Julei_a5,Julei_a3,Julei_a1)
store=[]
for i in range(reult.min_row+1,reult.max_row+1):
Customer = get_Value(reult,'A'+str(i))
Brand_type = get_Value(reult,'B'+str(i))
a1 = get_Value(reult,'C'+str(i))
a1=(Julei_a1 if int(a1)>100 else a1)
a2 = get_Value(reult,'D'+str(i))
a3 = get_Value(reult,'E'+str(i))
a3=(Julei_a3 if int(a3)>100 else a3)
a4 = get_Value(reult,'F'+str(i))
a5 = get_Value(reult,'G'+str(i))
a5=(Julei_a5 if int(a5)>100 else a5)
a6 = get_Value(reult,'H'+str(i))
a7 = get_Value(reult,'I'+str(i))
a8 = get_Value(reult,'J'+str(i))
# print(a1)
if int(a1)<0 or int(a2)<0 or int(a3)<0 or int(a4)<0 or int(a5)<0 or int(a6)<0 or int(a7)<0 or int(a8)<0 : # 判断是否有负数
print('a1-a8存在负数')
if int(a1)>100 or int(a2)>100 or int(a3)>100 or int(a4)>100 or int(a5)>100 or int(a6)>100 or int(a7)>100 or int(a8)>100 : # 判断是否有大于100的数
print('a1-a8存在大于100的数 \n')
B1 = get_Value(reult,'k'+str(i))
B2 = get_Value(reult,'L'+str(i))
B3 = get_Value(reult,'M'+str(i))
B4 = get_Value(reult,'N'+str(i))
B5 = get_Value(reult,'O'+str(i))
B6 = get_Value(reult,'P'+str(i))
B7 = get_Value(reult,'Q'+str(i))
B7 = (0 if B7=='#NULL!' else B7)
if B7=='#NULL!':
print('B7 存在 #NULL 该值为：{}\n'.format(B7))
B8 = get_Value(reult,'R'+str(i))
B9 = get_Value(reult,'S'+str(i))
B10 = get_Value(reult,'T'+str(i))
B11 = get_Value(reult,'U'+str(i))
B12 = get_Value(reult,'V'+str(i))
B13 = get_Value(reult,'W'+str(i))
B14 = get_Value(reult,'X'+str(i))
B15 = get_Value(reult,'Y'+str(i))
B16 = get_Value(reult,'Z'+str(i))
B17 = get_Value(reult,'AA'+str(i))
Purchase_think = get_Value(reult,'AB'+str(i))
print(Customer,Brand_type,a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,B1,B2,B3,B4,B5,B6,B7,B8,B9,B10,B11,B12,B13,B14,B15,B16,B17,Purchase_think)
store.append([Customer,Brand_type,a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,B1,B2,B3,B4,B5,B6,B7,B8,B9,B10,B11,B12,B13,B14,B15,B16,B17,Purchase_think])
return store
def get_Value(wb, tag):
'''
输入:获取相应单元格的数据
wb为表格对象
tag为单元格标签
输出:对应单元格的数据
'''
return wb[tag].value
if __name__ == '__main__':
# excel_path='F:\epycharm\HSB_match\excel_file\Whole_data.xlsx'
new_Excel_path=r'F:\epycharm\HSB_match\excel_file\predict_data.xlsx'
result_data = Read_Excel(new_Excel_path, 'Sheet1') # Sheet1 data
store=Deal_data(result_data) # 将每一行的数据保存为数组
2. txt
"""保存为txt"""
f = open('F:\epycharm\HSB_match\excel_file\After_Deal_txt.txt','a')
f.write(str(Customer)+' '+str(Brand_type)+
' '+str(a1)+' '+ str(a2)+' '+str(a3)+' '+str(a4)+' '+str(a5)+' '+str(a6)+' '+str(a7)+' '+str(a8)+
' '+str(B1)+' '+str(B2)+' '+str(B3)+' '+str(B4)+' '+str(B5)+' '+str(B6)+' '+str(B7)+' '+str(B8)+' '+str(B9)+' '+str(B10)+
' '+str(B11)+' '+str(B12)+' '+str(B13)+' '+str(B14)+' '+str(B15)+' '+str(B16)+' '+str(B17)+
' '+str(Purchase_think))
f.write('\n')
3. xlsx
def savenpyasexcel(ndarray,output):
#ndarray是数组，output是保存的文件位置
data_df = pd.DataFrame(ndarray) # 关键1，将ndarray格式转换为DataFrame
rows,cols = ndarray.shape
print(rows,cols)
# 更改表的索引
data_index = []
for i in range(rows):
data_index.append(i)
data_df.index = data_index
# 更改表的索引
data_indexs = []
for i in range(cols):
data_indexs.append(i)
data_df.index = data_index
data_df.columns = data_indexs
# 将文件写入excel表格中
writer = pd.ExcelWriter(output)
data_df.to_excel(writer, 'page_1',
float_format='%.4f') # 关键3，float_format 控制精度，将data_df写到hhh表格的第一页中。若多个文件，可以在page_2中写入
writer.save() # 关键4
return 1
"""保存为excel的xlsx"""
savenpyasexcel(np.array(store),new_Excel_path) # 保存为excel
4. csv
np.savetxt("deal_data.csv", np.array(store), delimiter=",")
