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[已处理] 【7.0.104.0】求自动处理数据的方案

autoegg
高级会员 / 发表于：2022-1-13 19:53 / 查看：2165 / 回复：4

10金币

本帖最后由 autoegg 于 2022-1-13 19:56 编辑

原始数据是这样的：1、总共有600多个字段
2、每个单元格同时包含了字段名称和对应的数值
3、每行为1个时间点的数据，每行可能有几十到几百个字段和值不等，长短不一，没有规律
4、每列并不一定都是同样字段名称的内容，比较混乱

有没有方案用活字格对数据做快速处理，得到如下形式？1、600多个字段各占1列
2、保持每行为时间点不变，将对应的字段的值填到相应的列中，没有值的空着

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您好，这个建议您使用Excel或者Python来处理数据，咱们活字格主要还是实现业务逻辑的功能嘛，如果是这种专门的数据处理，还是推荐您使用专门处理数据的利器比较好，毕竟术业有专攻。用简单的数据模拟一下：我们用python处理一下这个数据，代码：处理结果：注意哦：代码中取的是excel文件的绝对路径。

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Howie.Sun
论坛元老 / 发表于：2022-1-13 19:53:43 来自 5^#

本帖最后由 Howie.Sun 于 2022-1-27 22:27 编辑

您好，这个建议您使用Excel或者Python来处理数据，咱们活字格主要还是实现业务逻辑的功能嘛，如果是这种专门的数据处理，还是推荐您使用专门处理数据的利器比较好，毕竟术业有专攻

。
用简单的数据模拟一下：

我们用python处理一下这个数据，代码：

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: Sun Hao
# @Description:
# @File : 03excel.py
import pandas as pd
data_dir = r'C:\Users\sh921\Desktop\测试.xlsx'
to_data_dir = r'C:\Users\sh921\Desktop\测试1.xlsx'
df = pd.read_excel(data_dir, sheet_name='Sheet1', header=None)
col_names = []
rows_list = []
for i in range(len(df)):
rows = []
for j, rowi in enumerate(df.loc[i].values):
if j == 0:
rows.append(rowi)
if i == 0:
col_names.append("")
else:
print(rowi)
[name, value] = str(rowi).split(':')
if i == 0:
col_names.append(name)
rows.append(value)
rows_list.append(rows)
# print(rows_list)
# print(col_names)
dt = pd.DataFrame(rows_list, columns=col_names)
dt.to_excel(to_data_dir, index=0)

复制代码

处理结果：

注意哦：代码中取的是excel文件的绝对路径。

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guoqp
银牌会员 / 发表于：2022-1-13 21:51:35 2^#

从你的需求上来看EXCEL比活字格处理更方便
每列字段名可以直接用公式取，还可以完成替换。

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VVANVI
论坛元老 / 发表于：2022-1-13 22:17:41 3^#

用pandas 处理比较合适

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amtath
论坛元老 / 发表于：2022-1-13 23:17:28 4^#

光光选字段就要累死。

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