Python BOT extrahiert lange Spalten aus einer Excel-Tabelle und erstellt einen Datenrahmen, um einige Zahlen aus einer anderen Datei zu katalogisieren

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Ich muss einen Python-Roboter erstellen, um Spalte C aus Excel-Datei 1, Blatt 1 zu extrahieren, sie in Datei 2 zu katalogisieren und von 0,00 bis 0,99, von 1,00 bis 1,99 usw. zu berechnen. Die Summe der Zahlen . 12. Alle Zahlen über 12 werden in der letzten Zeile codiert. Dann muss ich die Summe aller Zahlen berechnen.

Ich habe versucht, Code zu schreiben, aber er hat nichts in die Excel-Datei geschrieben.

Richtige Antwort

Sie können die folgenden Methoden ausprobieren:

1. Lesen Sie die Excel-Datendatei (Excel-Datei 1) und wählen Sie nur die erforderlichen Spalten („Spalte c“) aus.
   
2. Erstellen Sie ein Array mit den Werten 0,00 – 0,99, 1,00 – 1,99, 2,00 – 2,99, 3,00 – 3,99 (bis zu 12) und erstellen Sie damit einen neuen Datenrahmen (df_write), wobei Sie die Werte im Datenrahmen gruppieren Array-Bereich. Ermitteln Sie die Anzahl für jeden Bereich.
   
3. Zählen Sie Werte größer als 12 und fügen Sie sie als neue Zeilen zu df_write hinzu.
   
4. Summieren Sie alle Werte im Datenrahmen und fügen Sie sie als neue Zeilen zu df_write hinzu.
   
5. Datenrahmen in Excel schreiben. Im Beispiel wird xlsxwriter als Engine verwendet, was bedeutet, dass die Arbeitsmappe (Katalogdatei) bei jeder Ausführung des Codes erstellt/überschrieben wird.
6. Andere Daten/Formate können in die Tabelle aufgenommen werden. Ändern Sie beispielsweise den Text in der Zelle und fügen Sie eine Formel hinzu, um die Gesamtzahl aller gruppierten Bereichswerte zu berechnen, die der Gesamtzahl der aus der Excel-Datendatei (Datendatei) gelesenen Zeilen entsprechen sollte.

import pandas as pd

datafile = "Excel File 1.xlsx"
catalogfile = 'Excel File 2.xlsx'
column = 'column C'

### Read specific column (column) from Excel Sheet
df_read = pd.read_excel(datafile, index_col=None, na_values=['NA'], usecols=[column])
# print(df_read)

### Create the dataframe of values within specified ranges to write to Excel
### Group ranges 0.00 - 0.99 in increments of 1 and make a count of each up to a max (12)
df_write = df_read.groupby(pd.cut(df_read[column], [float(i) - 0.01 for i in range(0, 13)])).count()

### Count values greater than 12 and add as row to the dataframe
df_write.loc['12+'] = df_read[df_read > 12].count()

### Sum all values in the column and add as row to the dataframe
df_write.loc[len(df_write.index) + 1] = df_read.sum()

### Rename Index Header
df_write.index.name = 'Range Totals'
### Rename Column Header
df_write.columns = ['Values Count']

### Write dataframe to Excel
### Using default engine Xlsxwriter so new workbook is created (any existing workbook is overwritten)
with pd.ExcelWriter(catalogfile) as writer:
    df_write.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=True)

    ### Xlsxwriter formatting
    workbook = writer.book
    cell_format = workbook.add_format()
    cell_format.set_bold(True)

    ws = writer.sheets['Sheet1']
    ### Rename Row Header and add formula to count the totals for each range 
    ### (should equal the total number of data rows read from Excel)
    ws.write(df_write.size, 0, 'Column Total', cell_format)
    ws.write_row(df_write.size + 1, 0, ['Total Rows', '=SUM(B2:B14)'], cell_format)

    ws.autofit()

Beispiel dafür, wie ein Excel-Arbeitsblatt für eine Spalte aussieht, die 100 Datenzeilen (d. h. ohne Hader) enthält, die aus einer Datendatei gelesen wurden.
Die Spalte „Range Total“ ist eine Indexspalte im Datenrahmen. Der Bereichstext wird durch den Datenrahmen bestimmt, deckt jedoch tatsächlich die Bereiche 0,00 – 0,99, 1,00 – 1,99, 2,00 – 2,99, 3,00 – 3,99 usw. ab.
Bei Bedarf können Sie beim Schreiben in Excel die Indexspalte aus dem Datenrahmen entfernen und mit xlsxwriter benutzerdefinierten Text in die Spalte schreiben oder eine Vorlage mit vorhandenen Überschriften verwenden (in diesem Fall benötigt Excelwriter zusätzliches Schema und OpenPyXL, da die Engine in eine vorhandene Arbeitsmappe schreibt). .

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