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Python 读取excel并转换为字典

bigegpt 2024-08-15 19:46 2 浏览

方法一:利用利用xlrd读取excel文件

其实整个过程比较简单,利用xlrd读取excel文件,再把读取到的数据转换为dict即可。

1.安装 xlrd

pip install xlrd

2.读取文件,并进行格式转换

导入的excel表格的格式是这样的:

解析后的格式为

[{'编号': 1, '时间': '1988-07-21 00:00:00', '年龄': 1, '分数': 63.2, '总分': 1},
 {'编号': 2, '时间': '1988-07-21 00:00:00', '年龄': 1, '分数': 63.2, '总分': 1},
 {'编号': 3, '时间': '1988-07-21 00:00:00', '年龄': 1, '分数': 63.2, '总分': 1},
 {'编号': 4, '时间': '1988-07-21 00:00:00', '年龄': 1, '分数': 63.2, '总分': 1},
 {'编号': 5, '时间': '1988-07-21 00:00:00', '年龄': 1, '分数': 63.2, '总分': 1},
 {'编号': 6, '时间': '1988-07-21 00:00:00', '年龄': 1, '分数': 63.2, '总分': 1}
]

这里只写出主要的代码段

# excel转dict
def excel_to_dict(self, *args, **kwargs):
    """
    excel转dict

    1.传来的文件可以是文件路径,也可以是二进制文件
    2.传来的可以是二进制文件,这里以django接收前端传来文件为例:
        接收用 request.FILES.get("fileName", None) 传入 my_file 即可

    kwargs接收的参数有:
        _sheet索引,0代表第一个表,1代表第二个表,默认0
        _max表格最大的行数,默认2000行
        _min表格最小的行数,默认1行
    """
    # excel 文件
    excel_file = self.__mark
    # sheet 索引
    _sheet = kwargs.get("sheet", 0)
    # max 最大条数
    _max = kwargs.get("max", 2000)
    # min 最小条数
    _min = kwargs.get("min", 0)

    # 判断是否为文件路径
    if os.path.exists(excel_file):
        workbook = xlrd.open_workbook(excel_file)
    else:
        # 上传的文件不保存,直接在内存中读取文件
        workbook = xlrd.open_workbook(filename=excel_file.name, file_contents=excel_file.read())

    # 根据sheet索引或者名称获取sheet内容
    data_sheet = workbook.sheets()[_sheet]
    # 获取sheet名称,行数,列数据
    sheet_name = data_sheet.name
    sheet_nrows = data_sheet.nrows
    sheet_ncols = data_sheet.ncols

    # 文件记录不得大于2000条
    if sheet_nrows > _max:
        return {"code": "0001", "msg": "文件记录大于{}条,请联系管理员上传".format(_max), "data": None}

    # 判断是否为空数据
    if sheet_nrows <= _min:
        return {"code": "0001", "msg": "空数据表格,停止导入", "data": None}

    # excel转dict
    get_data = []
    for i in range(1, sheet_nrows):
        # 定义一个空字典
        sheet_data = {}
        for j in range(sheet_ncols):
            # 获取单元格数据类型
            c_type = data_sheet.cell(i, j).ctype
            # 获取单元格数据
            c_cell = data_sheet.cell_value(i, j)
            if c_type == 2 and c_cell % 1 == 0:  # 如果是整形
                c_cell = int(c_cell)
            elif c_type == 3:
                # 转成datetime对象
                c_cell = datetime(*xlrd.xldate_as_tuple(c_cell, 0)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
            elif c_type == 4:
                c_cell = True if c_cell == 1 else False
            sheet_data[data_sheet.row_values(0)[j]] = c_cell
            # 循环每一个有效的单元格,将字段与值对应存储到字典中
            # 字典的key就是excel表中每列第一行的字段
            # sheet_data[self.keys[j]] = self.table.row_values(i)[j]
        # 再将字典追加到列表中
        get_data.append(sheet_data)
    # 返回从excel中获取到的数据:以列表存字典的形式返回
    return get_data

方法二:利用xToolkit库

1.安装方法:

pip install xToolkit  -i  http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

xToolkit库是我自己封装的python内置库的一个扩展库.把python的datetime,string,list,dist,xthread等数据结构进行了功能的扩展。里面好用的功能比较多,可以前往 https://blog.csdn.net/qq_22409661/article/details/108531485 查看具体用法。

2.使用方法比较简单,一行代码即可搞定

xfile.read("./result/t_excel.xls").excel_to_dict()

导入的excel表格的格式是这样的:

# excel转dict

# 1.传来的文件可以是文件路径,也可以是二进制文件
# 2.传来的可以是二进制文件,这里以django接收前端传来文件为例:
#     接收用 request.FILES.get("fileName", None) 传入 my_file 即可

# kwargs接收的参数有:
#     _sheet索引,0代表第一个表,1代表第二个表,默认0
#     _max表格最大的行数,默认2000行
#     _min表格最小的行数,默认1行

xfile.read("./result/t_excel.xls").excel_to_dict()
[{'编号': 1, '时间': '1988-07-21 00:00:00', '年龄': 1, '分数': 63.2, '总分': 1},
 {'编号': 2, '时间': '1988-07-21 00:00:00', '年龄': 1, '分数': 63.2, '总分': 1},
 {'编号': 3, '时间': '1988-07-21 00:00:00', '年龄': 1, '分数': 63.2, '总分': 1},
 {'编号': 4, '时间': '1988-07-21 00:00:00', '年龄': 1, '分数': 63.2, '总分': 1},
 {'编号': 5, '时间': '1988-07-21 00:00:00', '年龄': 1, '分数': 63.2, '总分': 1},
 {'编号': 6, '时间': '1988-07-21 00:00:00', '年龄': 1, '分数': 63.2, '总分': 1}
]

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