Вопрос или проблема
У меня есть несколько маркетинговых файлов, которые мне нужно загружать еженедельно. Допустим, 15 разных файлов. Каждый файл содержит одинаковые имена полей: поле 1, поле 2, поле 3, поле 4, поле 5, поле 6, поле 7, поле 8, поле 9. Данные, содержащиеся в полях, различаются и являются специфичными для каждого файла. Каждый файл может содержать от 10 до 1000 записей. Что мне нужно сделать, так это добавить 2 дополнительных поля к каждой записи в каждом файле. Эти поля; поле A и поле B будут содержать одинаковую информацию для каждой записи в каждом конкретном файле. Каждый файл будет содержать разную информацию для добавления. Файл 1 Необходимо добавить поле A и поле B к каждой записи. Файл 2 Необходимо добавить поле C и поле D к каждой записи. Файл 3 Необходимо добавить поле E и поле F к каждой записи. Я могу редактировать каждый файл в Excel, добавлять столбцы, называть столбцы, добавлять 2 поля в первую строку и затем копировать и вставлять во все остальные строки. Есть ли способ указать файл, поле 1 и поле 2, чтобы добавлять информацию более эффективно и быстро? Спасибо!
Вы можете либо загрузить файлы Excel непосредственно в Python, например, используя пакет pandas, либо использовать пакет, который работает с данными там, где они находятся, то есть пакет, который непосредственно изменяет файлы Excel.
Python и Pandas
import pandas as pd
data = pd.read_excel('/path/to/your/file')
Данные по сути представляют собой таблицу, которая будет выглядеть как сам Excel. Вы можете добавлять поля (обычно называемые столбцами) следующим образом:
data['new field'] = new_data
new_data будет содержать все значения для всех строк в таблице, например, в виде списка:
new_data = [12, 24, 13, 66, 72, 45] # предположим, что есть 6 строк (также называемых образцами)
Вам нужно будет изменять код для каждого из ваших файлов. Вы также должны подумать о том, как добавить ваши новые данные в этот список (или аналогичную структуру).
Предостережение: этот способ может иметь проблемы, если у вас есть очень специфичное форматирование или используются особые функции Excel (больше, чем просто условное форматирование – подумайте о выпадающих списках и скрытых/свернутых строках и столбцах).
Интерфейс Excel
Существует несколько хороших пакетов, которые позволят вам напрямую взаимодействовать с файлом Excel и использовать такие вещи, как листы/вкладки и ссылки на ячейки, например, A1 это верхняя левая ячейка в Excel.
Посмотрите на пакет XlsWriter или пакет python-excel. Оба позволяют вам получить доступ к файлу и добавлять/удалять данные по мере необходимости. Я использовал оба для простых задач, и они прекрасно справились со своей задачей.
Следуйте по этим ссылкам, чтобы увидеть несколько хороших примеров того, как программно управлять Excel.
Стоит упомянуть, что первый вариант выше, с использованием чего-то вроде Pandas, предложит гораздо больше функциональности и, вероятно, не представит более крутую кривую обучения (по моему мнению!).
объединение файлов csv возможно:
-
убедитесь, что у вас все файлы csv находятся в одной папке.
-
откройте эту папку в окне cmd.
-
используйте следующую команду: copy *.csv combined.csv
эта команда скопирует все файлы csv в один файл с названием combined.csv
Если вы ищете более продвинутые решения, вы можете найти бесплатные пакеты и инструменты для выполнения этих задач, как предложено в предыдущем ответе.
Ответ или решение
Для объединения данных из нескольких файлов CSV (или Excel) с добавлением полей, можно воспользоваться мощными инструментами и библиотеками, такими как Python с библиотекой Pandas или специализированные инструменты работы с Excel. Рассмотрим два подхода:
Использование Python и библиотеки Pandas
Pandas – это мощный инструмент для работы с данными, позволяющий быстро и эффективно манипулировать таблицами данных. В вашем случае, Pandas может значительно упростить процесс объединения и редактирования данных.
-
Установите Pandas: Если у вас еще нет Pandas, установите его с помощью команды
pip install pandas. -
Чтение и модификация файлов: Вы можете использовать Pandas для чтения файлов Excel и CSV, добавления новых столбцов и их заполнения.
import pandas as pd # Пример для чтения файла Excel data = pd.read_excel('/path/to/your/file.xlsx') # Добавляем новые поля и заполняем их data['Field A'] = 'Значение для каждого файла' data['Field B'] = 'Другое значение для каждого файла' # Сохраняем изменения в новый файл data.to_excel('/path/to/your/new_file.xlsx', index=False) -
Автоматизация процесса: Вы можете создать функцию, которая будет обрабатывать все файлы в папке автоматически, добавляя необходимые поля и значения для каждого файла.
Работа с CSV-файлами через командную строку
Объединение нескольких CSV-файлов в один файл можно реализовать быстрее, если все файлы находятся в одной папке. Используйте следующий метод:
-
Откройте командную строку: Перейдите в директорию с вашими CSV-файлами.
-
Команда объединения:
copy *.csv combined.csv
Эта команда создает новый файл combined.csv, содержащий данные из всех CSV-файлов.
Специализированные инструменты для работы с Excel
Если вам нужно поддерживать специальные функции Excel (например, скрытые строки или сложное форматирование), рекомендуется использовать Python-пакеты, такие как XlsxWriter или openpyxl, которые позволяют более тонко управлять содержимым exel-файлов.
Эти решения обеспечат вам гибкость и простоту в управлении вашими рабочими процессами, гарантируя качество и структуру обработанных данных.