由于客户提供的是excel文件,在使用时期望使用csv文件格式,且对某些字段内容需要做一些处理,如从某个字段中固定的几位抽取出来,独立作为一个字段等,下面记录下使用acaconda处理的过程;
import pandas df = pandas.read_excel("/***/***.xlsx") df.columns = [内部为你给你的excel每一列自定义的名称](比如我给我的excel自定义列表为: ["url","productName","***",。。。,"***"])
(下面开始你自己的表演,对每一列内容进行你自己需要的处理)
df["url"] = df["url"].str.replace("http", "https") df["***"] = df["***"].str.replace("\n", " ") df["stract_content"] = df["url"].str[-6:]
表演结束之后,就要保存了
df.drop_duplicates().fillna("").to_csv("/***/***.csv", index=False, encoding="utf-8", sep="\3")
上面为读取路径,下面为保存路径
结束之后,可以通过
df.head(5)来查看结果前5个,判断处理结果是否符合你的预期即可;
下面总结一下将List内容存储到excel和csv:
直接上代码:
list存储到csv文件:下面代码使用codes包操作
with codecs.open("result.csv", "w", encoding="utf-8") as fw: for i in final_res: fw.write(u"\3".join([j if isinstance(j, unicode) else str(j).decode("utf-8") for j in i]) + "\n")
下面是使用pandas操作:
columns是字符串列表,作为表格的标题头
df = pandas.DataFrame(my_list) df.columns = ["col1", "col2", ...] df.to_excel("result.xlsx", index=False, encoding="utf-8")
也可以先存储为csv文件,然后使用pandas转化为excel:
with codecs.open("result.csv", "w", encoding="utf-8") as fw: for i in final_res: fw.write(u"\3".join([j if isinstance(j, unicode) else str(j).decode("utf-8") for j in i]) + "\n") with pandas.ExcelWriter('result.xlsx') as ew: pandas.read_csv("result.csv", sep='\3').to_excel(ew, index=False, header=["文件名", "query调用时间", "调用ip", "调用类型", "query结束时间", "行序号", "top5 sku", "文件总耗时"], sheet_name="result", encoding="utf-8")
或者:
with codecs.open("result.csv", "w", encoding="utf-8") as fw: for i in final_res: fw.write(u"\3".join([j if isinstance(j, unicode) else str(j).decode("utf-8") for j in i]) + "\n") df = pandas.read_csv("result.csv", sep="\3") df.columns = ["col1", "col2", ...] df.to_excel("result.xlsx", index=False, encoding="utf-8")
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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2024年11月09日
2024年11月09日
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