【问题标题】:Python to iterate through sheets and drop columnsPython遍历工作表并删除列
【发布时间】:2016-10-10 17:07:51
【问题描述】:

我需要读取一个 excel 文件并在每张纸上执行一些计算。基本上,如果列日期不是“今天”,它需要删除行。

到目前为止我得到了这个代码:

导入日期时间 将熊猫导入为 pd

'''
Parsing main excel sheet to save transactions != today's date
'''

mainSource = pd.ExcelFile('path/to/file.xlsx')
dfs = {sheet_name: mainSource.parse(sheet_name)
        for sheet_name in mainSource.sheet_names }

for i in dfs:
    now = datetime.date.today();
    dfs = dfs.drop(dfs.columns[6].dt.year != now, axis = 1);    # It is the 6th column
    if datetime.time()<datetime.time(11,0,0,0):
        dfs.to_excel(r'path\to\outpt\test\'+str(i)+now+'H12.xlsx', index=False); #Save as sheetname+timestamp+textstring
    else:
        dfs.to_excel(r'path\to\output\'+str(i)+now+'H16.xlsx', index=False)

运行脚本时出现以下错误:

dfs = dfs.drop(...):
AttributeError: 'dict' object has no attribute 'drop'

有什么建议吗?

谢谢!

【问题讨论】:

  • 我认为您需要将 dfs 替换为 i : i= i.drop(i.columns[6].dt.year != now, axis = 1);
  • 然后i.to_excel(...)
  • 对,dfs 是数据帧的字典,所以不能像 .drop 那样对它使用数据帧操作。
  • 感谢您的回复。但是,尝试过并收到错误消息AttributeError: 'str' object has not attribute 'drop'

标签: python excel pandas text-parsing


【解决方案1】:

我认为您需要将i 替换为dfs[i],因为dfsDataFrames 的字典:

df1 = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
                   'B':[4,5,6],
                   'C':['10-05-2011','10-05-2012','10-10-2016']})

df1.C = pd.to_datetime(df1.C)
print (df1)
   A  B          C
0  1  4 2011-10-05
1  2  5 2012-10-05
2  3  6 2016-10-10

df2 = pd.DataFrame({'A':[3,5,7],
                   'B':[9,3,4],
                   'C':['08-05-2013','08-05-2012','10-10-2016']})

df2.C = pd.to_datetime(df2.C)
print (df2)
   A  B          C
0  3  9 2013-08-05
1  5  3 2012-08-05
2  7  4 2016-10-10

names = ['a','b']

dfs = {names[i]:x for i, x in enumerate([df1,df2])}
print (dfs)
{'a':    A  B          C
0  1  4 2011-10-05
1  2  5 2012-10-05
2  3  6 2016-10-10, 'b':    A  B          C
0  3  9 2013-08-05
1  5  3 2012-08-05
2  7  4 2016-10-10}

删除boolean indexing的所有行:

for i in dfs:
    now = pd.datetime.today().date();
    print (now)
    #select 3.column, in real data replace to 5
    mask = dfs[i].iloc[:,2].dt.date == now
    print (mask)
    df = dfs[i][mask]
    print (df)

2016-10-10
0    False
1    False
2     True
Name: C, dtype: bool
   A  B          C
2  3  6 2016-10-10
2016-10-10
0    False
1    False
2     True
Name: C, dtype: bool
   A  B          C
2  7  4 2016-10-10    

    if datetime.time()<datetime.time(11,0,0,0):
        df.to_excel(r'path\to\outpt\test\'+str(i)+now+'H12.xlsx', index=False); 
    else:
        df.to_excel(r'path\to\output\'+str(i)+now+'H16.xlsx', index=False)       

【讨论】:

  • 这解决了迭代问题,所以问题解决了。非常感谢。现在我必须处理日期格式,因为这会弄乱脚本的其余部分。
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