1. import collections
  2. class headhandler():
  3.     def __init__(self,mylist):
  4.         self.mystorage={}
  5.         self.mylist = mylist
  6.     def delempty(self):
  7.         '''
  8.         去除重复
  9.         :return:
  10.         '''
  11.         while "" in self.mylist:
  12.             self.mylist.remove("")
  13.     def formatmydata(self,i):
  14.         try:
  15.             i=i.replace("：","")
  16.         except Exception:
  17.             i=i
  18.         return i
  19.     def fillempty(self):
  20.         '''
  21.                 只用于处理表头信息
  22.                 :return:
  23.                 '''
  24.         # 对于不规则列表的处理办法，如果元素的下一个元素仍是字符串类型，或者不存在
  25.         # 就插入或者用0填充
  26.         self.delempty()
  27.         for i in self.mylist:
  28.             myindex = self.mylist.index(i)
  29.             if myindex == 0 or (myindex % 2 == 0):
  30.                 try:
  31.                     nextelement = self.mylist[myindex + 1]
  32.                     if isinstance(self.mylist[myindex + 1], str):
  33.                         self.mylist.insert(myindex + 1, 0)
  34.                 except IndexError:
  35.                     self.mylist.append(0)
  36.         self.mylist =list(map(self.formatmydata,self.mylist))
  37.         print(self.mylist)
  38.     def turntodict(self):
  39.         self.fillempty()
  40.         for i in self.mylist[::2]:
  41.             self.mystorage[i] =self.mylist[self.mylist.index(i)+1]
  42.         return self.mystorage
  43.     def finalchart(self):
  44.         self.delempty()
  45.         self.mylist = list(map(self.formatmydata,self.mylist))
  46.         #print(self.mylist)
  47.         finalchart = self.turntodict()
  48.         #print(finalchart)
  49.         return finalchart
  50.  
  51. class rowhandler(headhandler):
  52.     def __init__(self,mylist):
  53.         super(rowhandler,self).__init__(mylist)
  54.     def fillempty(self):
  55.         self.delempty()
  56.         staticdict={}
  57.         for myindex,myelement in enumerate(self.mylist):
  58.             if myelement in staticdict:
  59.                 staticdict[myelement].append(myindex)
  60.             else:
  61.                 staticdict[myelement]=[]
  62.                 staticdict[myelement].append(myindex)
  63.         for i in list(staticdict.keys()):
  64.             if len(staticdict[i])==1:
  65.                 del staticdict[i]
  66.             else:
  67.                 self.mylist[staticdict[i][0]] =self.mylist[staticdict[i][0]]+'重量'
  68.                 self.mylist[staticdict[i][1]] = self.mylist[staticdict[i][1]] + '含量'
  69.                 self.mylist[staticdict[i][2]] = self.mylist[staticdict[i][2]] + '价格'
  70.         return self.mylist
  71.     def turntodict(self):
  72.         self.fillempty()
  73.         for i in self.mylist[::2]:
  74.             self.mystorage[i] =self.mylist[self.mylist.index(i)+1]
  75.         return self.mystorage
  76. #mylist =  ['采购日期：', '', 43495.0, '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '索赔金额：', '', '', '', '', '', 0.0, '', '']
  77.  
  78. mydict= {'a':[1,2],'b':[2,3,4]}
  79. for i in list(mydict.keys()):
  80.     print(mydict[i])
  81.     if len(mydict[i])>2:
  82.          del mydict[i]
  83. print(mydict)
  84. #print(wenwa.index('每吨人工：'))

输出结果:

  1. [1, 2]
  2. [2, 3, 4]
  3. {'a': [1, 2]}
  1. from anewclass import *
  2. class docgen:
  3.     def __init__(self,mylist):
  4.         self.mxrows = mylist[1::]
  5.         self.columnline = mylist[0]
  6.         self.addlist=[]#用于承载非规则行信息
  7.         self.mxlist = []
  8.  
  9.     def addstring(self):
  10.         mycounter = dict(collections.Counter(self.columnline))
  11.         keypos = []
  12.         finalist = []
  13.         for i in mycounter.keys():
  14.             if mycounter[i] > 1:
  15.                 for myindex, myelements in enumerate(self.columnline):
  16.                     if myelements == i:
  17.                         keypos.append(myindex)
  18.                     if myindex == len(self.columnline) - 1:
  19.                         finalist.append(keypos)
  20.                         keypos = []
  21.         for i in finalist:
  22.             self.columnline[i[0]] = self.columnline[i[0]] + "重量"
  23.             self.columnline[i[1]] = self.columnline[i[1]] + "含量"
  24.             self.columnline[i[2]] = self.columnline[i[2]] + "价格"
  25.         return self.columnline
  26.  
  27.     def genmx(self):
  28.         self.addstring()
  29.         for i in self.mxrows:
  30.             if i[0]=="":
  31.                 myhandler = rowhandler(i)
  32.                 self.addlist.append(myhandler.turntodict())
  33.             else:
  34.                 myrow = rowhandler(self.columnline)
  35.                 self.columnline = myrow.fillempty()
  36.                 self.mxlist.append(dict(zip(self.columnline,i)))
  37.     def returnall(self):
  38.         self.genmx()
  39.         return {'mx':self.mxlist,'others':self.addlist}
  40.  
  41. wuwa =[
  42. ['品名', '采购价', '每吨成本', '重量', '货品总成本', '铜重量', '铝重量', '片重量', '无限长', '锄头马', '铁重量', '铜含量', '铝含量', '片含量', '无限长',
     '锄头马', '铁含量', '铜价格', '铝价格', '片价格', '无限长', '锄头马', '铁价格', '产值', '每吨毛利', '货品赢利'],
  43. ['铜芯', 0.72, 11956.0, 19.617, 234540.852, 4.665, 0.068, 4.706, 0.506, 1.386, 1.63, 0.23780394555742468, 0.0034663811999796094,
     0.23989396951623593, 0.025793954223377682, 0.07065300504664321, 0.08309119641127592, 39200.0, 7000.0, 5050.0, 4500.0, 2750.0, 1800.0,
     11791.65009940358, -164.3499005964204, -3224.051999999979],
  44. ['', '', '', '', '', '', '23尖角', 1.157, '35尖角', 1.766, '', '', '23尖角', 0.058979456593770706, '35尖角', 0.09002395881123515, '', '', 
  45.  
  46. '23尖角', 5000.0, '35尖角', 3500.0, '', '', '', ''],
  47. ['', '', '', '', '', '', '35平角', 1.073, '', '', '', '', '35平角', 0.05469745628791354, '', '', '', '', '35平角', 3000.0, '', '', '', '',
     '', '']
  48. ]
  49.  
  50. saiwa = docgen(wuwa)
  51. print("===============mx===================")
  52. for i in saiwa.returnall()['mx']:
  53.     print(i)
  54. print("===============others===================")
  55.  
  56. for i in saiwa.returnall()['others']:
  57.     print(i)

输出结果：

  1. [1, 2]
  2. [2, 3, 4]
  3. {'a': [1, 2]}
  4. ===============mx===================
  5. {'品名': '铜芯', '采购价': 0.72, '每吨成本': 11956.0, '重量': 19.617, '货品总成本': 234540.852, '铜重量': 4.665, '铝重量': 0.068, '片重量': 4.706,
     '无限长重量': 0.506, '锄头马重量': 1.386, '铁重量': 1.63, '铜含量': 0.23780394555742468, '铝含量': 0.0034663811999796094, '片含量': 
    0.23989396951623593, '无限长含量': 0.025793954223377682, '锄头马含量': 0.07065300504664321, '铁含量': 0.08309119641127592, '铜价格': 39200.0,
     '铝价格': 7000.0, '片价格': 5050.0, '无限长价格': 4500.0, '锄头马价格': 2750.0, '铁价格': 1800.0, '产值': 11791.65009940358, '每吨毛利': 
    -164.3499005964204, '货品赢利': -3224.051999999979}
  6. ===============others===================
  7. {'23尖角重量': 1.157, '35尖角重量': 1.766, '23尖角含量': 0.058979456593770706, '35尖角含量': 0.09002395881123515, '23尖角价格': 5000.0, 
  8.  
  9. '35尖角价格': 3500.0}
  10. {'35平角重量': 1.073, '35平角含量': 0.05469745628791354, '35平角价格': 3000.0}
  1. def readexcel(path):
  2.     datablock = pd.read_excel(path,sheet_name=0)
  3.     print(len(datablock))
  4.     wenwa = datablock.head(2)
  5.     print(type(wenwa.index))
  6.     print(datablock.index.__dict__)
  7.     print("columns",datablock.columns[0])
  8.     print("columns",datablock.head(2).columns)
  9.  
  10. def loadexcel(path):
  11.     mysheet = xlrd.open_workbook(path)
  12.     mybook = mysheet.sheet_by_index(0)
  13.     #print(mybook.row_values(0))
  14.     colnamelist = mybook.row_values(2)
  15.     row3 = mybook.row_values(3)
  16.     #print(dict(zip(colnamelist,row3)))
  17.     allrets = []
  18.     for i in range(mybook.nrows):
  19.          #print(mybook.row_values(i))
  20.          allrets.append(mybook.row_values(i))
  21.     print(mybook.nrows)
  22.     for i in allrets:
  23.         #print(i)
  24.         pass
  25.     return allrets
  26.  
  27. def mergerows(mylist):
  28.     splitline = 0
  29.     doc = {}
  30.     for i in mylist:
  31.         print(i)
  32.         k='每吨人工：'
  33.         if k in i:
  34.             print('in: ',mylist.index(i))
  35.             splitline = mylist.index(i)
  36.     doc["mx"] = mylist[2:splitline-1]
  37.     doc["header"] = mylist[splitline:]
  38.     return doc
  39. duwa = loadexcel('火烧片 2. MSCU3272441 铜芯.csv')
  40. doc = mergerows(duwa)
  41. for i in doc['header']:
  42.     print(i)
  43.  
  44. print("==================mx=============================")
  45. for i in doc['mx']:
  46.     print(i)
  47.  
  48. def dealmx(mylist):
  49.     if mylist[0]=='':
  50.         pass
  51.  
  52. mylist1=['品名', '采购价', '每吨成本', '重量', '货品总成本', '铜重量', '铝重量', '片重量', '无限长', '锄头马', '铁重量', '铜含量', '铝含量', '片含量', 
  53.  
  54. '无限长', '锄头马', '铁含量', '铜价格', '铝价格', '片价格', '无限长', '锄头马', '铁价格', '产值', '每吨毛利', '货品赢利']
  55. mylist2=['铜芯', 0.72, 11956.0, 19.617, 234540.852, 4.665, 0.068, 4.706, 0.506, 1.386, 1.63, 0.23780394555742468, 0.0034663811999796094,
     0.23989396951623593, 0.025793954223377682, 0.07065300504664321, 0.08309119641127592, 39200.0, 7000.0, 5050.0, 4500.0, 2750.0, 1800.0,
     11791.65009940358, -164.3499005964204, -3224.051999999979]
  56.  
  57. print(dict(zip(mylist1,mylist2)))
  58. print(collections.Counter(mylist1))
  59. print(mylist1.index('无限长'))
  60.  
  61. def addstring(mylist):
  62.     mycounter = collections.Counter(mylist)
  63.     keypos=[]
  64.     finalist=[]
  65.     for i in mycounter.keys():
  66.         if mycounter[i]>1:
  67.             for myindex,myelements in enumerate(mylist):
  68.                 if myelements==i:
  69.                     keypos.append(myindex)
  70.                 if myindex==len(mylist)-1:
  71.                     finalist.append(keypos)
  72.                     keypos = []
  73.     for i in finalist:
  74.         mylist[i[0]]=mylist[i[0]]+"重量"
  75.         mylist[i[1]]=mylist[i[1]]+"含量"
  76.         mylist[i[2]] = mylist[i[2]] + "价格"
  77.     return mylist
  78. print(addstring(mylist1))
  79.  
  80. mycounter = collections.Counter(mylist1)
  81. print(dict(mycounter))

输出结果：

  1. 12
  2. ['火烧片', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']
  3. ['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']
  4. ['品名', '采购价', '每吨成本', '重量', '货品总成本', '铜重量', '铝重量', '片重量', '无限长', '锄头马', '铁重量', '铜含量', '铝含量', '片含量', '无限长',
     '锄头马', '铁含量', '铜价格', '铝价格', '片价格', '无限长', '锄头马', '铁价格', '产值', '每吨毛利', '货品赢利']
  5. ['铜芯', 0.72, 11956.0, 19.617, 234540.852, 4.665, 0.068, 4.706, 0.506, 1.386, 1.63, 0.23780394555742468, 0.0034663811999796094, 
    0.23989396951623593, 0.025793954223377682, 0.07065300504664321, 0.08309119641127592, 39200.0, 7000.0, 5050.0, 4500.0, 2750.0, 1800.0,
     11791.65009940358, -164.3499005964204, -3224.051999999979]
  6. ['', '', '', '', '', '', '23尖角', 1.157, '35尖角', 1.766, '', '', '23尖角', 0.058979456593770706, '35尖角', 0.09002395881123515, '', '',
     '23尖角', 5000.0, '35尖角', 3500.0, '', '', '', '']
  7. ['', '', '', '', '', '', '35平角', 1.073, '', '', '', '', '35平角', 0.05469745628791354, '', '', '', '', '35平角', 3000.0, '', '', '', '', '',
     '']
  8. ['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '']
  9. ['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '每吨人工：', '', '', '', '', '总人工', 0.0, '', '']
  10. in:  7
  11. ['采购日期：', '', 43495.0, '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '索赔金额：', '', '', '', '', '', 0.0, '', '']
  12. ['计算日期：', '', 43594.0, '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '总成本：', '', '', '', '', '', 234540.852, '', '']
  13. ['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '总利润：', '', '', '', '', '', -3224.051999999979, '', '']
  14. ['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '利润百分比：', '', '', '', '', '', -0.013746227885281063, '', '']
  15. ['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '每吨人工：', '', '', '', '', '总人工', 0.0, '', '']
  16. ['采购日期：', '', 43495.0, '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '索赔金额：', '', '', '', '', '', 0.0, '', '']
  17. ['计算日期：', '', 43594.0, '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '总成本：', '', '', '', '', '', 234540.852, '', '']
  18. ['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '总利润：', '', '', '', '', '', -3224.051999999979, '', '']
  19. ['', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '', '利润百分比：', '', '', '', '', '', -0.013746227885281063, '', '']
  20. ==================mx=============================
  21. ['品名', '采购价', '每吨成本', '重量', '货品总成本', '铜重量', '铝重量', '片重量', '无限长', '锄头马', '铁重量', '铜含量', '铝含量', '片含量', '无限长', 
  22.  
  23. '锄头马', '铁含量', '铜价格', '铝价格', '片价格', '无限长', '锄头马', '铁价格', '产值', '每吨毛利', '货品赢利']
  24. ['铜芯', 0.72, 11956.0, 19.617, 234540.852, 4.665, 0.068, 4.706, 0.506, 1.386, 1.63, 0.23780394555742468, 0.0034663811999796094, 
    0.23989396951623593, 0.025793954223377682, 0.07065300504664321, 0.08309119641127592, 39200.0, 7000.0, 5050.0, 4500.0, 2750.0, 1800.0, 
    11791.65009940358, -164.3499005964204, -3224.051999999979]
  25. ['', '', '', '', '', '', '23尖角', 1.157, '35尖角', 1.766, '', '', '23尖角', 0.058979456593770706, '35尖角', 0.09002395881123515, '', '', 
    '23尖角', 5000.0, '35尖角', 3500.0, '', '', '', '']
  26. ['', '', '', '', '', '', '35平角', 1.073, '', '', '', '', '35平角', 0.05469745628791354, '', '', '', '', '35平角', 3000.0, '', '', '', '', '',
     '']
  27. {'品名': '铜芯', '采购价': 0.72, '每吨成本': 11956.0, '重量': 19.617, '货品总成本': 234540.852, '铜重量': 4.665, '铝重量': 0.068, '片重量': 4.706, 
    '无限长': 4500.0, '锄头马': 2750.0, '铁重量': 1.63, '铜含量': 0.23780394555742468, '铝含量': 0.0034663811999796094, '片含量': 0.23989396951623593,
     '铁含量': 0.08309119641127592,
     '铜价格': 39200.0, '铝价格': 7000.0, '片价格': 5050.0, '铁价格': 1800.0, '产值': 11791.65009940358, '每吨毛利': -164.3499005964204, '货品赢利': 
    -3224.051999999979}
  28. Counter({'无限长': 3, '锄头马': 3, '品名': 1, '采购价': 1, '每吨成本': 1, '重量': 1, '货品总成本': 1, '铜重量': 1, '铝重量': 1, '片重量': 1, 
    '铁重量': 1, '铜含量': 1, '铝含量': 1, '片含量': 1, '铁含量': 1, '铜价格': 1, '铝价格': 1, '片价格': 1, '铁价格': 1, '产值': 1, '每吨毛利': 1, 
    '货品赢利': 1})
  29. 8
  30. ['品名', '采购价', '每吨成本', '重量', '货品总成本', '铜重量', '铝重量', '片重量', '无限长重量', '锄头马重量', '铁重量', '铜含量', '铝含量', '片含量', 
    '无限长含量', '锄头马含量', '铁含量', '铜价格', '铝价格', '片价格', '无限长价格', '锄头马价格', '铁价格', '产值', '每吨毛利', '货品赢利']
  31. {'品名': 1, '采购价': 1, '每吨成本': 1, '重量': 1, '货品总成本': 1, '铜重量': 1, '铝重量': 1, '片重量': 1, '无限长重量': 1, '锄头马重量': 1, 
    '铁重量': 1, '铜含量': 1, '铝含量': 1, '片含量': 1, '无限长含量': 1, '锄头马含量': 1, '铁含量': 1, '铜价格': 1, '铝价格': 1, '片价格': 1,
     '无限长价格': 1, '锄头马价格': 1, '铁价格': 1, '产值': 1, '每吨毛利': 1, '货品赢利': 1}

python一些方便excel行操作的函数（一）的更多相关文章

  1. Python基础-week03 集合 , 文件操作 和 函数详解

    一.集合及其运算 1.集合的概念 集合是一个无序的,不重复的数据组合,它的主要作用如下 *去重,把一个列表变成集合,就自动去重了 *关系测试,测试两组数据之前的交集.并集.差集.子集.父级.对称差集, ...

  2. Python语言系列-03-文件操作和函数

    ## 深浅拷贝 #!/usr/bin/env python3 # author:Alnk(李成果) # 赋值运算 # 可变的数据类型:由于数据类型可变,修改数据会在原来的数据的基础上进行修改, # 可 ...

  3. Python xlwt 写Excel相关操作记录

    1.安装xlwt pip install xlwt 2.写Excel必要的几步 import xlwt book = xlwt.Workbook() #创建一个workbook,无编码设置编码book ...

  4. Python实现对excel的操作

    1.操作excel使用第三方库openpyxl安装:pip install openpyxy引入:import openpyxl2.常用简单操作1)打开excel文件获取工作簿wb = openpyx ...

  5. python接口测试之excel的操作

    1 用到的第三方库openpyxl,需要在命令窗口中下载安装pip install openpyxl,主要对xlsx格式的excel进行读取和编辑: xlrd库从excel中读取数据,支持xlsx x ...

  6. python 根据字符串语句进行操作再造函数（evec和eval方法）

    例: #coding:utf-8 ''' Created on 2017年9月9日 @author: Bss ''' test_list=['def','a',''] test_list1=['pri ...

  7. Python 基础之集合相关操作与函数和字典相关函数

    一:集合相关操作与相关函数 1.集合相关操作(交叉并补) (1)intersection() 交集 set1 = {"one","two","thre ...

  8. python之数据驱动Excel+ddt操作（方法二）

    一.Mail163数据如下: 二.Excel+ddt代码如下: import xlrdimport unittestfrom selenium import webdriverfrom seleniu ...

  9. Python档案袋（ 命令行操作 及 Os与Shutil文件操作补充 )

    调用系统命令 import os #调用系统命令,输出只能输出到屏幕上,不能用变量接收 os.system("ipconfig") #调用系统命令,并把执行结果存到变量中 res= ...

随机推荐

  1. JavaSE基础（八）--Java 循环结构

    Java 循环结构 - for, while 及 do...while 顺序结构的程序语句只能被执行一次.如果您想要同样的操作执行多次,,就需要使用循环结构. Java中有三种主要的循环结构: whi ...

  2. MySQL数据库CPU飙升紧急处理方法

    MySQL数据库CPU飙升紧急处理方法 运行平稳的数据库,如果遇到CPU狂飙,到80%左右,那一定是开发写的烂SQL导致的,DBA首先要保证的是,数据库别跑挂了,所以我们要把那些运行慢的SQL杀死并记 ...

  3. Linux下安装jdk中遇到的坑

    比如:我以jdk-8u211-linux-i586.tar.gz为例进行. 下载完成后解压到指定文件下先创建java文件目录,如果已存在就不用创建[root@lyh:] # mkdir -p /usr ...

  4. javaweb项目的全局监听配置

    在项目中有时候会遇到全局监听的需求,而全局性的监听该如何配置,代码如下: package com.demo.listener; import javax.servlet.ServletContextE ...

  5. 2019上海网络赛　F. Rhyme scheme 普通dp

    Rhyme scheme Problem Describe A rhyme scheme is the pattern of rhymes at the end of each line of a p ...

  6. DP_Milking Time

    Bessie is such a hard-working cow. In fact, she is so focused on maximizing her productivity that sh ...

  7. docker-compose搭建elasticsearch+kibana环境，以及php使用elasticsearch

    一.elasticsearch的Dockerfile 增加中文搜索插件analysis-ik FROM docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7. ...

  8. Java 判断字符是大写小写或者数字

    使用character类 Character.isLowerCase(Schar.charAt(i)) //获取字符串Schar中的某一个字符然后借用character类的方法来判断是不是小写. 其他 ...

  9. maven中添加memcached.jar配置方法

    一.java memcached client的jar包下载地址:https://github.com/gwhalin/Memcached-Java-Client/downloads 二.cd jav ...

  10. Batch normalization简析

    Batch normalization简析 What is batch normalization 资料来源:https://www.bilibili.com/video/av15997678/?p= ...