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Comment utiliser les expressions régulières Python pour le traitement des fichiers Excel

王林
Libérer: 2023-06-22 21:48:12
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Dans le processus de traitement des données, les fichiers Excel sont une source de données largement utilisée. En tant que langage de traitement et d’analyse de données, Python est très important pour pouvoir traiter des fichiers Excel. Pour le traitement de texte lors du prétraitement des données, les expressions régulières sont également un outil indispensable. Cet article présentera en détail comment utiliser les expressions régulières Python pour traiter des fichiers Excel.

1. Python utilise Excel

Les bibliothèques couramment utilisées pour lire et écrire des fichiers Excel en Python incluent openpyxl, pandas, xlwt, xlrd, etc. Ici nous utilisons principalement la bibliothèque openpyxl. openpyxl est une bibliothèque Python pour lire et écrire des fichiers Excel. Elle peut gérer les fichiers xlsx/xlsm/xltx/xltm.

Vous devez utiliser pip install openpyxl pour l'installer avant utilisation.

Lors de la lecture d'un fichier Excel, il suffit de spécifier le chemin du fichier Excel à lire et le nom de la feuille de l'opération requise, et le contenu de la feuille peut être lu en mémoire. Voici un exemple :

from openpyxl import load_workbook

# 打开工作簿
wb = load_workbook(filename='example.xlsx', read_only=True)
# 打开工作表
ws = wb['Sheet1']
# 读取单元格内容
cell_value = ws['A1'].value
Copier après la connexion

où filename est le chemin du fichier Excel à lire, et le paramètre read_only est True pour lire le fichier en lecture seule, ce qui peut accélérer la lecture du fichier. ws représente la feuille sur laquelle opérer.

Lors de la lecture de fichiers Excel, nous utilisons généralement import pandas as pd, puis utilisons la fonction pd.read_excel() pour lire le fichier, comme indiqué ci-dessous :

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')
Copier après la connexion

Parmi eux, le paramètre sheet_name représente la feuille à lire.

2. Expressions régulières

L'expression régulière est une expression utilisée pour faire correspondre le texte qui correspond à un modèle dans une chaîne. Elle est principalement utilisée pour traiter le texte d'une chaîne. Python fournit le module re pour implémenter les fonctions d'expression régulière.

Lors de l'utilisation d'expressions régulières en Python, nous devons faire attention aux points suivants :

  1. , ., etc. ont des significations particulières dans les expressions régulières et doivent être échappés par des caractères
  2. Priorité de la correspondance des expressions régulières : crochets ; la priorité est la plus élevée, suivie de symboles correspondants répétés tels que *, +, ? et enfin | (ou).
  3. Mode de correspondance : par défaut, une seule ligne de données est mise en correspondance. Pour faire correspondre plusieurs lignes, utilisez re.MULTILINE.

Les métacaractères et symboles courants sont les suivants :

S^$*+?

三、使用正则表达式处理Excel文件

有了以上介绍,我们可以开始利用正则表达式进行 Excel 文件的处理。

在使用正则表达式读取 Excel 文件时,我们可以先将 Excel 文件读取到 Pandas DataFrame 中,然后对 DataFrame 进行操作。以下是一个例子:

import pandas as pd

# 读取Excel文件,指定要处理的Sheet
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 利用正则表达式将文件中10开头的字符替换为'Hello'
df['A'] = df['A'].str.replace(r'^10', 'Hello')
Copier après la connexion

以上代码中,我们将通过正则表达式 '^10' 匹配第一列中以 ‘10’ 开头的数据,然后将其替换为 ‘Hello’。

在 Python 中,有多种正则表达式的处理方式,这里不一一赘述,读者可以根据实际情况进行选择。

四、常见Excel文件处理操作

除了上述例子中的替换操作,Excel 文件中常见的操作还包括筛选、去重等。下面来介绍一下利用正则表达式进行这些操作的方法。

  1. 利用正则表达式筛选符合条件的行

我们可以利用 Pandas DataFrame 的 filter 方法,将符合条件的行筛选出来。以下是示例代码:

import pandas as pd

# 读取Excel文件,指定要处理的Sheet
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 正则表达式筛选满足条件的行
df = df.filter(regex='^1.*|.*Green.*', axis=0)
Copier après la connexion

以上代码中,‘^1.’ 表示以 ‘1’ 开头的任意字符,‘|.Green.*’ 表示任意字符中包含 ‘Green’ 的行。可以根据实际情况修改正则表达式来筛选需要的行。

  1. 利用正则表达式去重

为了去除重复行,我们可以利用 Pandas DataFrame 中的 drop_duplicates 方法。下面是一个示例代码:

import pandas as pd

# 读取Excel文件,指定要处理的Sheet
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 根据正则表达式去重
df.drop_duplicates(subset=['A', 'B'])
Copier après la connexion

以上代码中,subset 参数表示根据列名进行去重。可以根据实际情况修改该参数,从而达到需要的去重效果。

五、总结

本文通过 openpyxl 库和正则表达式的介绍,详细讲解了如何使用 Python 对 Excel 文件进行预处理操作。广大读者在使用过程中只需要理解正则表达式的语法规则,就可以根据实际情况灵活运用其进行Excel文件的处理。

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caractères autres que des espaces
correspond au début de la chaîne
avec ce caractère correspond à la fin de la chaîne
correspond au caractère précédent 0 à plusieurs times
correspond au caractère précédent 1 fois ou plus
correspond au caractère précédent 0 ou 1 fois