Python實現將Word表格嵌入到Excel中
今日需求
其實就是把Word中的表格轉到Excel中,順便做一個調整。這個需求在實際工作中,很多人還是經常碰到的!
如果單單是兩個表格,那隻要簡單的復制黏貼即可,但如果上百瞭呢?那就得考慮自動化瞭。好在今天碰到的需求中的原文件格式是比較有規律的,那直接來嘗試一下。
# 首先要pip install python-docx # 如果原文件是doc格式,那就先轉成docx from docx import Document import pandas as pd path = "./word表格轉excel.docx" docx = Document(path) table_s = docx.tables # 返回一個Table對象的列表 len(table_s) --> 2 # 返回值是2,因為原文件中隻有兩個表格 list_ = [] # 初始化一個空列表,用來裝後面的dict_ for table in table_s: # 循環所有的表格列表 dict_ = {} dict_['名稱'] = table.cell(0, 1).text # 表格的索引是從(0行,0列)開始 dict_['身份'] = table.cell(0, 3).text dict_['簡介'] = table.cell(1, 1).text for i in range(3, len(table.rows)): # 後續的內容格式不固定,所以循環獲取 dict_[table.cell(i, 0).text] = table.cell(i, 1).text list_.append(dict_)
當完成上述操作後,list_就會是一個字典列表。
接下來,將列表轉為DataFrame進行操作即可。
df = pd.DataFrame(list_) # 先將前三列作為索引,然後逆透視其他列,其實這就是個一維表轉二維表的過程 df = df.set_index(['名稱', '身份', '簡介']).stack(level=0).to_frame() # 重新設置一下行列索引的名字 df.index.names = ['名稱', '身份', '簡介', '物質'] df.columns = ['現狀']
此時的df就跟需求結果相差不大瞭。
最後將DataFrame導出,稍作美化即可完成需求。
# 導出的時候一定要設置index=True不然隻會保留一列Series df.to_excel("data3.xlsx", index=True, merge_cells=True)
完整代碼
# 首先要pip install python-docx # 如果原文件是doc格式,那就先轉成docx from docx import Document import pandas as pd path = "./word表格轉excel.docx" docx = Document(path) table_s = docx.tables # 返回一個Table對象的列表 list_ = [] # 初始化一個空列表,用來裝後面的dict_ for table in table_s: # 循環所有的表格列表 dict_ = {} dict_['名稱'] = table.cell(0, 1).text # 表格的索引是從(0行,0列)開始的 dict_['身份'] = table.cell(0, 3).text dict_['簡介'] = table.cell(1, 1).text for i in range(3, len(table.rows)): # 循環獲得後面的內容 dict_[table.cell(i, 0).text] = table.cell(i, 1).text list_.append(dict_) df = pd.DataFrame(list_) # 先將前三列作為索引,然後逆透視其他列,就是個一維表轉二維表的過程 df = df.set_index(['名稱', '身份', '簡介']).stack(level=0).to_frame() # 重新設置一下行列索引的名字 df.index.names = ['名稱', '身份', '簡介', '物質'] df.columns = ['現狀'] # 導出的時候一定要設置index=True不然隻會保留一列Series df.to_excel("data3.xlsx", index=True, merge_cells=True)
到此這篇關於Python實現將Word表格嵌入到Excel中的文章就介紹到這瞭,更多相關Python Word表格嵌入Excel內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!
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