由于经常需要用到这方面的内容，所以要好好记录一下，省的以后老找了
使用的代码版本为 Python3
- 首先呢，数据是这个样子的
V04002 V01000 V04001 V10004 V12001 V11002 V13004 V13003 V13011
1 58015 2014 10203 26 19 49 67 0
2 58015 2014 10212 23 21 59 79 282
3 58015 2014 10149 113 20 86 64 87
4 58015 2014 10112 154 14 135 78 615
5 58015 2014 10040 217 17 167 66 530
6 58015 2014 10003 241 12 238 81 571
7 58015 2014 9999 267 14 287 83 1345
8 58015 2014 10033 244 11 271 89 717
第一行对应的含义是:
‘V04002′:’月’,’V01000′:’区站号’,’V04001′:’年’,’V14032′:’日照时数’,’V10202′:’极端最低本站气压’,’V10004′:’平均本站气压’,’V12001′:’平均气温’,’V11002′:’平均风速’,’V10201′:’极端最高本站气压’,’V13004′:’平均水汽压’,’V13003′:’平均相对湿度’,’V13011′:’降水量’,’V12212′:’平均最低气温’
我想用Python把它写入excel中
- 用到的知识
(1)使用字典
使用字典将对应的代号转换成中文
(2)读取文件
因为数据是以txt格式来进行保存的，所以需要用到IO操作来读取数据。
with open('read.txt','r') as f:
在这里会用with … as
因为文件对象实现了上下文管理器协议，程序进入with语句块时,会把文件对象赋值给变量f，在程序退出 with 语句块时，会自动调用close方法
需要注意的是，如果是写入文件，可以在函数中指定字符编码格式
with open(‘output.txt’,’w’,encoding=’utf-8′) as f:
with open('output.txt','w',encoding='utf-8') as f:
contents='愚人之丘'
f.write(content)
在Python2中可以使用io模块的open。Python2 io.open()等价于Python3 open()
from io import open
(3)pandas
我曾经用pandas爬去过网页上的表格，十分好用，看过介绍，正好在这里也用的上
在dataframe的示例上是这样写的
data = {'Country': ['Belgium', 'India', 'Brazil'],
'Capital': ['Brussels', 'New Delhi', 'Brasília'],
'Population': [11190846,1303171035,207847528]}
df = pd.DataFrame(data,
columns=['Country', 'Capital', 'Population'])
我将数据转换成这种形式，然后使用pandas的to_excel(name,sheet_name=name)将其保存为excel的格式
(4)split()，strip()
split()
通过指定分隔符对字符串进行切片，如果参数num 有指定值，则仅分隔 num 个子字符串
str.split(str="",num=string.count(str)).
strip()
用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格）。
#!/usr/bin/python
str="0000000this is string example....wow!!!0000000";
printstr.strip('0');
输出即为
this is string example….wow!!!
还可以单独去除一边，也可以使用replace
" xyz ".strip() # returns "xyz"
" xyz ".lstrip() # returns "xyz "
" xyz ".rstrip() # returns " xyz"
" x y z ".replace(' ','') # returns "xyz"
- 代码
# -*- coding: UTF-8 -*-
import pandas as pd
def toexcel(name):
print('*****************************')
print(name)
print('*****************************')
biaotou={'V04002':'月','V01000':'区站号','V04001':'年','V14032':'日照时数','V10202':'极端最低本站气压','V10004':'平均本站气压','V12001':'平均气温','V11002':'平均风速','V10201':'极端最高本站气压','V13004':'平均水汽压','V13003':'平均相对湿度','V13011':'降水量','V12212':'平均最低气温'}
header=[] #存放转换过的表头
data=[] #存放数据
pre=name.split('.')[0] #excel文件名称(小数点前)
xlsname=(pre+'.xlsx')
with open(name) as file:
for line in file:
line=line.strip('\n').strip() #先去掉换行符\n,再去掉前后的空格
line=line.split(' ') #将每行的数据分隔开
for n in line:
if n in biaotou.keys():
header.append(biaotou[n])
else:
data.append(line)
break
df=pd.DataFrame(data,columns=header)
df.to_excel(xlsname,sheet_name=pre)
if __name__ == "__main__"：
name='*****' #数据名称
toexcel(name):
- 应用到多个文件
因为数据文件不只是一个是有很多个，要应用到很多个，所以同样要写个方法，获取所有数据的文件的名字，一个个的传给上面的方法，我是通过用到os.listdir() 和os.getcwd() 。
os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。这个列表以字母顺序。 它不包括 ‘.’ 和’..’ 即使它在文件夹中。
os.getcwd() 方法用于返回当前工作目录。
将这两个方法一起用就可以获得当前目录的所有文件的名称（以后会改成传入地址的）
def getname():
names=[]
passname=['toexcel.py'] #将不想执行的该程序的文件名，放在这个中，在
这里，这个是Python代码的名字
filenames = os.listdir(os.getcwd())
for name in filenames:
if name not in passname:
names.appends(name)
return names
将3,4结合，稍加改动就可以将所有数据文件写入到excel中
我知道我的方法比较繁琐，如果有更好的方法，如果那里有什么错误，希望可以告知，共同进步
