财务小妹的需求
有一个Excel数据，需要根据一定规则重新组合数据，并把不同的数据发给不同的人
原始数据：
目的数据：
每一个tab页的数据，直接发给对应的人即可！
对于上面的数据格式转化，我们可以很自然的想到使用透视表，pivot table
然后为了达到更好的效果，我们还使用了 Pandas 当中的 DataFrame.xs 函数
先来进行透视表转换
df = pd.read_excel("sales-funnel.xlsx") table = pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep","Product"], values=["Price","Quantity"], aggfunc=[np.sum,np.mean],fill_value=0) table
接下来应用 xs
table.xs('Debra Henley', level=0)
可以看到很轻松的就拿到了 Debra Henley 对应的数据
我们还可以继续向下钻取数据
table.xs('Debra Henley', level=0)
接下来我们还需要用到 get_level_values 函数
table.index.get_level_values(0) table.index.get_level_values(1) table.index.get_level_values(0).unique()
Output：
Index(['Debra Henley', 'Debra Henley', 'Debra Henley', 'Debra Henley', 'Debra Henley', 'Debra Henley', 'Debra Henley', 'Fred Anderson', 'Fred Anderson', 'Fred Anderson', 'Fred Anderson', 'Fred Anderson', 'Fred Anderson'], dtype='object', name='Manager')
Index(['Craig Booker', 'Craig Booker', 'Craig Booker', 'Daniel Hilton', 'Daniel Hilton', 'John Smith', 'John Smith', 'Cedric Moss', 'Cedric Moss', 'Cedric Moss', 'Wendy Yule', 'Wendy Yule', 'Wendy Yule'], dtype='object', name='Rep')
Index(['Debra Henley', 'Fred Anderson'], dtype='object', name='Manager')
下面我们就可以写一个循环，依次获取到 manager 所需要的数据
for manager in table.index.get_level_values(0).unique(): print(table.xs(manager, level=0))
最后把数据保存到新的 Excel 当中
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx') for manager in table.index.get_level_values(0).unique(): temp_df = table.xs(manager, level=0) temp_df.to_excel(writer,manager) writer.save()
由于上述操作都是在 Jupyter Notebook 当中进行的，下面我们把相关代码封装下，通过命令行来执行
if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser(description='Script to generate sales report') parser.add_argument('infile', type=argparse.FileType('r'), help="report source file in Excel") parser.add_argument('outfile', type=argparse.FileType('w'), help="output file in Excel") args = parser.parse_args() # We need to pass the full file name instead of the file object sales_report = create_pivot(args.infile.name) save_report(sales_report, args.outfile.name)
至此，上述需求全部完成！
