Python--读取 dat 文件行，重写 Excel 中的列。 csv/numpy/openpyxl

Question

我在使用 csv/numpy/openpyxl 时遇到了一些问题，问题是 我有一个 .dat 文件，在

a,a,a,a
b,b,b,b
c,c,c,c

我要取dat文件的每一行，每个excel放到一列，意思是

excel文件：

a b c
a b c
a b c

这是我到目前为止所做的：

import csv
import openpyxl
import numpy as np


wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active

with open('Shari10.dat') as f:
    dat_reader = csv.reader(f, delimiter = ",")

    for header in csv.reader(f):
        break

    for dat_line in f:
        line = dat_line.split(",")

        data = np.vstack(line[1:8])

        for row in data:
            ws.append(row)
            print(row)
        #wb.save("coffee.xlsx")

这是错误：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-17-a07e6ac6842f> in <module>
     20         print(data)
     21         for row in data:
---> 22             ws.append(row)
     23         #wb.save("coffee.xlsx")

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\openpyxl\worksheet\worksheet.py in append(self, iterable)
    665 
    666         else:
--> 667             self._invalid_row(iterable)
    668 
    669         self._current_row = row_idx

~\AppData\Local\Continuum\anaconda3\lib\site-packages\openpyxl\worksheet\worksheet.py in _invalid_row(self, iterable)
    792     def _invalid_row(self, iterable):
    793         raise TypeError('Value must be a list, tuple, range or generator, or a dict. Supplied value is {0}'.format(
--> 794             type(iterable))
    795                         )
    796 

TypeError: Value must be a list, tuple, range or generator, or a dict. Supplied value is <class 'str'>

作为参考，我试图这样做：

data = [
         ['A', 100, 1.0],
         ['B', 200, 2.0],
         ['C', 300, 3.0],    
         ['D', 400, 4.0],        
 ]
for row in data:
    ws.append(row)

同时，我刚开始学习python，请原谅我乱七八糟的代码结构，至于语法，我尽量写得准确而不是缩短代码。

Answer 1

您似乎遇到了一些问题，即 numpy 数组不是列表。您可以通过使用 numpy 的 tolist() 方法来解决这个问题

for row in data:
    ws.append(row)
    print(row)

到这里

for row in data:
    ws.append(row.tolist())
    print(row.tolist())

仅更改这些行将使代码成功运行，但它不会提供您想要的输出。使用输入文件运行代码

a,a,a,a
b,b,b,b
c,c,c,c

生成一个如下所示的电子表格，因为您将每个行数组转置为一个列数组，然后将各列堆叠在一起（ws.append 将行添加到工作表的底部）

b
b
b
b\n
c
c
c
c\n

如果您希望转置整个 csv（包括标题），一个简单的方法是使用 numpy 的 transpose 方法。此方法将为您交换整个数组，然后您可以遍历每一行以将它们中的每一个写入工作表。这将简化您在 csv 文件中的读取方式，如下所示。请记住 transpose 仅适用于方形数组，因此我添加了一些代码来对任何锯齿状数组进行平方。

import openpyxl
import numpy as np

# Create 
wb = openpyxl.Workbook()
ws = wb.active

with open('input.dat') as f:
    # Read in all the data
    data = list(csv.reader(f))

    ## If your CSV isn't square, you need to square it first
    # Get longest row in array
    longest = len(max(data, key=len))
    # Pad every row to longest row length
    for row in data:
        row.extend( (longest - len(row))*[''])

    ## Once data is square, continue as normal
    # Transpose the array
    data = np.transpose(data)

    # Write all rows to worksheet
    for row in data:
        ws.append(row.tolist())

# Save worksheet
wb.save('test.xlsx')

Answer 2

假设我们有一个文件 example.dat，其内容如下：

a1,a2,a3,a4
b1,b2,b3,b4
c1,c2,c3,c4

最好使用 pandas。首先将数据加载为 dataframe，然后进行 transpose 并将生成的 dataframe 保存在 excel 文件中，如下所示：

import pandas as pd

df_in = pd.read_csv("example.dat", header = None) # header = False since the data has no header.

data_out = df_in.transpose()

data_out.to_excel("example.xlsx", index = False, header = False) # index and header False since you don't want row or column indices written to the excel file.

输出：

a1  b1  c1
a2  b2  c2
a3  b3  c3
a4  b4  c4

优点：简单干净。 缺点：这个实现需要openpyxl

安装为：pip install openpyxl