Pandas怎么封装Excel工具类

这篇文章主要介绍了Pandas怎么封装Excel工具类的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Pandas怎么封装Excel工具类文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

引言

Excel是一种广泛使用的电子表格软件，它提供了大量的数据处理和计算功能，被广泛应用于数据分析和报告中。在Python中，我们可以使用pandas库来读写和处理Excel文件。但是，为了更方便和快速地操作Excel文件，我们可以封装一个Excel工具类，提供常用的读写操作方法，以提高开发效率。

1、列表转Excel文件

这个方法可以将数据集列表转换为Excel文件。该方法使用pd.ExcelWriter()创建Excel文件写入器，然后使用pd.DataFrame()创建一个数据帧对象，再将其写入Excel文件中。

#!/usr/bin/python3# -*- coding: utf-8 -*-# @Author: Hui# @Desc: { Excel文件操作工具模块 }# @Date: 2022/04/03 19:34import pandas as pdfrom typing import List, Union, Dict, IOclass ExcelUtils(object):    """ Excel文件操作工具类 """    @classmethod    def list_to_excel(            cls,            path_or_buffer: Union[str, IO],            data_list: list,            col_mapping: dict = None,            sheet_name: str = 'Sheet1',            **kwargs    ):        """        列表转 excel文件        Args:            path_or_buffer: 文件路径或者缓冲流            data_list: 数据集 List[dict]            col_mapping: 表头列字段映射            sheet_name: sheet名称        Returns:        """        with pd.ExcelWriter(path_or_buffer) as writer:            _col_mapping = list(col_mapping) if col_mapping else None            df = pd.DataFrame(data=data_list, columns=_col_mapping)            if col_mapping:                df.rename(columns=col_mapping, inplace=True)            df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False, **kwargs)

这里path_or_buffer可以是一个文件路径或者一个缓冲流对象，data_list是一个列表，包含需要写入Excel的数据。col_mapping是一个字典，用于将表头列字段映射到数据集的字段名。

# 示例user_list = [    dict(id=1, name='hui', age=20),    dict(id=2, name='wang', age=22),    dict(id=3, name='zack', age=25),]user_col_mapping = {    'id': '用户id',    'name': '用户名',    'age': '年龄',}ExcelUtils.list_to_excel('user.xlsx', user_list, col_mapping=user_col_mapping)# 导出为excel文件字节流处理 excel_bio = BytesIO()ExcelUtils.list_to_excel(    excel_bio,    data_list=user_list,    col_mapping=user_col_mapping,    sheet_name='demo') excel_bytes = excel_bio.getvalue()print("excel_bytes type => ", type(excel_bytes))>>>outexcel_bytes type =>  <class 'bytes'>

这个例子将一个用户数据集写入一个Excel文件中，并将列名映射为中文，也可以将excel保存在缓存流中（字节数据），在一些web场景中可以更方便的将缓冲流响应给前端、或者上传到一些OSS中，这样就不用创建临时文件、读取、上传。

2、多个列表转Excel文件

如果有多个数据集需要写入到同一个Excel文件中，可以使用该方法。它与前面的方法类似，但接受一个列表，列表中包含多个数据集及其对应的表头列字段映射和sheet名称。

将多个数据列表写入到一个Excel文件中。

@classmethoddef multi_list_to_excel(        cls,        path_or_buffer: Union[str, IO],        data_collects: List[tuple],        **kwargs):    """    多列表转带不同 sheet的excel文件    Args:        path_or_buffer: 文件路径或者缓冲流        data_collects: 大数据集 list[(data_collect, col_mapping, sheet_name)]            data_collect: 数据集,            col_mapping: 列字段映射,            sheet_name: excel表sheet名称    Returns:    """    with pd.ExcelWriter(path_or_buffer) as writer:        for data_collect, col_mapping, sheet_name in data_collects:            df = pd.DataFrame(data=data_collect, columns=list(col_mapping))            df.rename(columns=col_mapping, inplace=True)            df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False, **kwargs)

参数说明：

• path_or_buffer: 文件路径或者缓冲流；

• data_collects: 多个数据列表的元组集合，每个元组包含三个元素：需要写入到Excel文件中的数据列表，列名与字典key的映射，Excel文件的sheet名称。

示例：

user_list = [    {'id': 1, 'name': 'hui', 'age': 18},    {'id': 2, 'name': 'wang', 'age': 19},    {'id': 3, 'name': 'zack', 'age': 20}]book_list = [    {'id': 1, 'name': 'Python基础教程', 'author': 'hui', 'price': 30},    {'id': 2, 'name': 'Java高级编程', 'author': 'wang', 'price': 50},    {'id': 3, 'name': '机器学习实战', 'author': 'zack', 'price': 70},]user_col_mapping = {'id': '编号', 'name': '姓名', 'age': '年龄'}book_col_mapping = {'id': '编号', 'name': '书名', 'author': '作者', 'price': '价格'}data_collects = [    (user_list, user_col_mapping, '用户信息'),    (book_list, book_col_mapping, '图书信息')]ExcelUtils.multi_list_to_excel('multi_sheet_data.xlsx', data_collects)

感觉这方法参数太多，不太容易知道如何入参，后续可以用dataclass抽出结构来入参这样更好理解点。

3、读取Excel表格数据

@classmethoddef read_excel(        cls,        path_or_buffer: Union[str, IO],        sheet_name: str = "Sheet1",        col_mapping: dict = None,        all_col: bool = True,        header: int = 0,        **kwargs) -> List[dict]:    """    读取excel表格数据，根据col_mapping替换列名    Args:        path_or_buffer: 文件路径或者缓冲流        sheet_name: 读书excel表的sheet名称        col_mapping: 列字段映射        all_col: True返回所有列信息，False则返回col_mapping对应的字段信息        header: 默认0从第一行开启读取，用于指定从第几行开始读取    Returns:    """    use_cols = None    if not all_col:        # 获取excel表指定列数据        use_cols = list(col_mapping) if col_mapping else None    df = pd.read_excel(path_or_buffer, sheet_name=sheet_name, usecols=use_cols, header=header, **kwargs)    if col_mapping:        df.rename(columns=col_mapping, inplace=True)    return df.to_dict("records")

示例代码：

data = [    {"id": 1, "name": "hui", "age": 30},    {"id": 2, "name": "zack", "age": 25},    {"id": 3, "name": "wang", "age": 40},]# 将数据写入Excel文件ExcelUtils.list_to_excel("read_demo.xlsx", data, col_mapping={"id": "用户ID", "name": "姓名", "age": "年龄"})# 读取Excel文件result = ExcelUtils.read_excel("read_demo.xlsx", col_mapping={"用户ID": "id", "姓名": "name"})print(result)>>>out[{'id': 1, 'name': 'hui'}, {'id': 2, 'name': 'zack'}, {'id': 3, 'name': 'wang'}]

可以将字典列表数据根据列字段映射转换成中文表头的excel，读取excel时也可以将中文表头转成对应业务字段。

有些模板excel文件默认前几行是说明文字，因此可以指定header参数来跳过这些说明文字，这里只是把一些常用的参数封装了下，**kwargs 还是可以使用pandas的一些参数。

4、合并多个Excel文件到一个文件中（每个文件对应一个工作表）

@classmethoddef merge_excel_files(        cls,        input_files: List[str],        output_file: str,        sheet_name_mapping: Dict[str, str] = None,        **kwargs):    """    合并多个Excel文件到一个文件中（每个文件对应一个工作表）    如果Excel文件有多个作表，则默认取第一个工作表    Args:        input_files: 待合并的excel文件列表        output_file: 输出文件路径        sheet_name_mapping: 文件工作表映射，默认为文件名            {"文件名1": "sheet1", "文件名2": "sheet2"}    Returns:    """    sheet_name_mapping = sheet_name_mapping or {}    with pd.ExcelWriter(output_file, **kwargs) as writer:        for file in input_files:            df = pd.read_excel(file)            sheet_name = sheet_name_mapping.get(file, file)            df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False)

示例：

def merge_excel_files_demo():    # 合并多个Excel文件    ExcelUtils.merge_excel_files(        input_files=["user.xlsx", "multi_sheet_data.xlsx"],        output_file="merged_data.xlsx",        sheet_name_mapping={            "user.xlsx": "user",            "multi_sheet_data.xlsx": "multi_sheet_data"        }    )

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