发布时间:2020-11-26 09:26:36编辑:admin阅读(2238)
现有一个wenda1.xlsx文件,内容如下:
需要将faq记录合并为一行,效果如下:
注意:faq记录,每一行用||来拼接。
新建test1.py,内容如下:
# !/usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- import xlrd # 打开excel文件,创建一个workbook对象 rbook = xlrd.open_workbook('wenda1.xlsx') # sheets方法返回对象列表,[<xlrd.sheet.Sheet object at 0x103f147f0>] rbook.sheets() # xls默认有3个工作簿,Sheet1,Sheet2,Sheet3 rsheet = rbook.sheet_by_index(0) # 取第一个工作簿 faq_tmp_dict = {} # FAQ临时字典 faq_formal_list = [] # FAQ正式列表 first_category_tag = "" # 一级分类标识 index = 0 # 索引 #循环工作簿的所有行 for row in rsheet.get_rows(): index +=1 first_category_row = row[0] # 1级分类所在的列 first_category_value = first_category_row.value # 1级分类的值 if first_category_value != '1级分类': # 排除第一行,这些都是列名 if first_category_value: # 当1级分类的值不为空时 # 更新一级分类标识,用#连接 first_category_tag = "%s#%s"%(first_category_value,index) faq_like_column = row[1] # FAQ相似句所在的列 faq_like_value = faq_like_column.value # FAQ相似句的值 # 更新临时字典,不存在默认值为空字典,否则追加到列表中 faq_tmp_dict.setdefault(first_category_tag, []).append(faq_like_value) else: # 当1级分类的值为空时 faq_like_column = row[1] # FAQ相似句所在的列 faq_like_value = faq_like_column.value faq_tmp_dict.setdefault(first_category_tag, []).append(faq_like_value) print(faq_tmp_dict) # 处理临时字典 for i in faq_tmp_dict: tmp_dict = {} # 一级分类,切割#号,取第一个 first_category = i.split('#')[0] # print("first_category",first_category) # faq所有记录,将faq列表转换为一行,用逗号拼接 faq_like_all = "||".join(faq_tmp_dict[i]) # print("faq_merge",faq_all) tmp_dict['first_category'] = first_category tmp_dict['faq_like_all'] = faq_like_all faq_formal_list.append(tmp_dict) print(faq_formal_list)
执行输出:
{'闲聊#2': ['不在吗?', '你好在吗?', '你在不在', '有人在么。', '你好?', '在么?说话啊', '客户在不在?'], '闲聊#9': ['你好', '客服你好', '你好,客服']} [{'first_category': '闲聊', 'faq_like_all': '不在吗?||你好在吗?||你在不在||有人在么。||你好?||在么?说话啊||客户在不在?'}, {'first_category': '闲聊', 'faq_like_all': '你好||客服你好||你好,客服'}]
从上面输出内容,可以看出。将多行合并为一行,并且将faq记录写入到一个字典里面了。接下来就可以写入到新表格了。
完整代码如下:
# !/usr/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- import xlrd # 打开excel文件,创建一个workbook对象 rbook = xlrd.open_workbook('wenda1.xlsx') # sheets方法返回对象列表,[<xlrd.sheet.Sheet object at 0x103f147f0>] rbook.sheets() # xls默认有3个工作簿,Sheet1,Sheet2,Sheet3 rsheet = rbook.sheet_by_index(0) # 取第一个工作簿 faq_tmp_dict = {} # FAQ临时字典 faq_formal_list = [] # FAQ正式列表 first_category_tag = "" # 一级分类标识 index = 0 # 索引 #循环工作簿的所有行 for row in rsheet.get_rows(): index +=1 first_category_row = row[0] # 1级分类所在的列 first_category_value = first_category_row.value # 1级分类的值 if first_category_value != '1级分类': # 排除第一行,这些都是列名 if first_category_value: # 当1级分类的值不为空时 # 更新一级分类标识,用#连接 first_category_tag = "%s#%s"%(first_category_value,index) faq_like_column = row[1] # FAQ相似句所在的列 faq_like_value = faq_like_column.value # FAQ相似句的值 # 更新临时字典,不存在默认值为空字典,否则追加到列表中 faq_tmp_dict.setdefault(first_category_tag, []).append(faq_like_value) else: # 当1级分类的值为空时 faq_like_column = row[1] # FAQ相似句所在的列 faq_like_value = faq_like_column.value faq_tmp_dict.setdefault(first_category_tag, []).append(faq_like_value) print(faq_tmp_dict) # 处理临时字典 for i in faq_tmp_dict: tmp_dict = {} # 一级分类,切割#号,取第一个 first_category = i.split('#')[0] # print("first_category",first_category) # faq所有记录,将faq列表转换为一行,用逗号拼接 faq_like_all = "||".join(faq_tmp_dict[i]) # print("faq_merge",faq_all) tmp_dict['first_category'] = first_category tmp_dict['faq_like_all'] = faq_like_all faq_formal_list.append(tmp_dict) print(faq_formal_list) import xlwt import json f = xlwt.Workbook() sheet1 = f.add_sheet('Sheet1', cell_overwrite_ok=True) row0 = ["1级分类", "faq记录"] # 写第一行 for i in range(0, len(row0)): sheet1.write(0, i, row0[i]) # # 加载json文件 # with open("tj.json", 'r') as load_f: # load_dict = json.load(load_f) # 反序列化文件 # num = 0 # 计数器 max_length = 0 # 最大长度 for i in faq_formal_list: num+=1 # 自增1 faq_col = sheet1.col(1) # faq记录所在的列 length = len(i['faq_like_all']) # 计算长度 # print("长度",length) # 更新最大长度 if max_length < length: max_length = length # 设置表格宽度 faq_col.width = max_length * 20* 20 # 写入库名 sheet1.write(num, 0, i['first_category']) # faq_like_str = "||".join(i['faq_like_all']) sheet1.write(num, 1, i['faq_like_all']) # 保存到表格 f.save('test1.xls')
执行代码,它会生成一个test1.xlsx。
打开文件,效果如下:
47303
45507
36587
34101
28810
25424
24274
19469
18914
17483
5304°
5904°
5403°
5487°
6375°
5220°
5219°
5731°
5687°
6996°