Excel 파일 처리에 Python 정규식을 사용하는 방법

데이터 처리 과정에서 엑셀 파일은 널리 사용되는 데이터 소스입니다. 데이터 처리 및 분석 언어로서 Python은 Excel 파일을 처리하는 데 매우 중요합니다. 데이터 전처리의 텍스트 처리를 위해 정규 표현식도 필수적인 도구입니다. 이 글에서는 Python 정규식을 사용하여 Excel 파일을 처리하는 방법을 자세히 소개합니다.

1. Python은 Excel을 운영합니다

Python에서 Excel 파일을 읽고 쓰는 데 일반적으로 사용되는 라이브러리에는 openpyxl, pandas, xlwt, xlrd 등이 있습니다. 여기서는 주로 openpyxl 라이브러리를 사용합니다. openpyxl은 Excel 파일을 읽고 쓰기 위한 Python 라이브러리입니다. xlsx/xlsm/xltx/xltm 파일을 처리할 수 있습니다.

사용하기 전에 pip install openpyxl을 사용하여 설치해야 합니다.

Excel 파일을 읽을 때 읽을 Excel 파일의 경로와 필요한 작업의 시트 이름만 지정하면 시트 내용을 메모리로 읽을 수 있습니다. 예는 다음과 같습니다.

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

여기서 filename은 읽을 Excel 파일의 경로이고 read_only 매개변수는 파일을 읽기 전용 방식으로 읽으려는 경우 True이므로 파일 읽기 속도를 높일 수 있습니다. ws는 작업할 시트를 나타냅니다.

엑셀 파일을 읽을 때 일반적으로 import pandas를 pd로 사용한 후, 아래와 같이 pd.read_excel() 함수를 사용하여 파일을 읽습니다.

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

그 중 sheet_name 매개변수는 읽을 시트를 나타냅니다.

2. 정규 표현식

정규 표현식은 문자열의 패턴과 일치하는 텍스트를 일치시키는 데 사용되는 표현식입니다. 주로 문자열 텍스트를 처리하는 데 사용됩니다. Python은 정규식 함수를 구현하기 위해 re 모듈을 제공합니다.

Python에서 정규식을 사용할 때 다음 사항에 주의해야 합니다.

1. , . 등은 정규식에서 특별한 의미를 가지며 문자 이스케이프가 필요합니다.
2. 정규식 일치 우선순위: 대괄호 우선순위가 가장 높으며 그 다음에는 *, +, ?, 마지막으로 |(or)와 같은 일치 기호가 반복됩니다.
3. 일치 모드: 기본적으로 하나의 데이터 행만 일치합니다. 여러 행을 일치시키려면 re.MULTILINE을 사용하세요.

일반적인 메타 문자 및 기호는 다음과 같습니다.

기호/메타 문자	의미
.	모든 문자
w	문자, 숫자, 밑줄
W	문자, 숫자 및 밑줄이 아님
d	numbers
D	숫자가 아닌
s	공백, 탭, 개행 등을 포함한 공백 문자
S	공백이 아닌 문자
^	문자열의 시작과 일치
$	이 문자와 문자열의 끝과 일치
*	이전 문자 0과 배수에 일치 times
+	이전 문자와 1회 이상 일치
?	이전 문자와 0회 또는 1회 일치

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')

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)

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。

2. 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'])

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。

위 내용은 Excel 파일 처리에 Python 정규식을 사용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!