Pythonopenpyxl统计2019年数学建模获奖情况

Posted DJames23

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Pythonopenpyxl统计2019年数学建模获奖情况相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

统计某一文件夹下所有表格数据并写入一个新的表格

统计了2019年6道赛题每道赛题每个大学的获奖情况以及所有赛题每个大学的获奖情况,队伍数只统计队长所在学校,我这里F题和A题的获奖名单是相同的

 

 

  1 import openpyxl
  2 import os
  3  4
  5 class ExceltoExcel():
  6 
  7     def __init__(self, file, new_sheet):
  8         self.universityData = {}
  9         self.wb = openpyxl.load_workbook(file)
 10         # self.wb_new =openpyxl.Workbook()  # 新建一个表格来存储生成的数据
 11         self.sheet = self.wb.active
 12         self.new_sheet = new_sheet  # 新表单
 13         self.maxrow = self.sheet.max_row
 14         self.maxcol = self.sheet.max_column
 15 
 16 
 17     def excel_to_dict(self):
 18         \'\'\'
 19         统计每个大学全部的获奖数量,分别列出是几等奖和对应的数量
 20         {\'同济大学\':{\'一等奖\':{\'team\':1,\'num\'=3},\'二等奖\':{\'team\':2,\'num\'=6},\'三等奖\':{\'team\':1,\'num\'=3},\'成功参与奖\':{\'team\':1,\'num\'=3}},
 21         \'清华大学\':{\'一等奖\':{\'team\':1,\'num\'=3},\'二等奖\':{\'team\':1,\'num\'=3},\'三等奖\':{\'team\':1,\'num\'=3},\'成功参与奖\':{\'team\':1,\'num\'=3}},...}
 22         统计所有人数
 23         Fill in universityData with each rewardship‘s popularity
 24         \'\'\'
 25         # tolal_team = self.maxrow
 26         for row in range(2, self.maxrow + 1):
 27             # 取每个单元格的数据
 28             sheet_col = [\'F\', \'H\', \'J\']
 29             rewardcell = self.sheet[\'D\' + str(row)].value  # D列奖项
 30             rewards = [\'一等奖\', \'二等奖\', \'三等奖\', \'成功参与奖\']
 31             for k in sheet_col:
 32                 university = self.sheet[k + str(row)].value  # 每列大学的名称
 33                 # team = self.sheet[\'C\' + str(row)].value  # C列队伍
 34                 # 确定键值
 35                 self.universityData.setdefault(university, {})
 36                 for reward in rewards:
 37                     if reward == rewardcell:
 38                         self.universityData[university].setdefault(rewardcell, {\'team\': 0, \'num\': 0})
 39                         self.universityData[university][rewardcell][\'num\'] += 1  # 统计各个奖项的所有人数
 40                     else:
 41                         self.universityData[university].setdefault(reward, {\'team\': 0, \'num\': 0})
 42 
 43                 if k == \'F\':
 44                     self.universityData[university][rewardcell][\'team\'] += 1  # 只统计队长所在大学
 45         self.universityData = sorted(self.universityData.items(), key=lambda item: item[0])  # 按照键值排序返回元祖
 46         self.universityData = dict(self.universityData)  # 将元祖转换成字典
 47         total_sum.append(self.universityData)
 48         # total_sum[str(self.new_sheet.title)] = self.universityData  # 在字典total_sum中添加新的键,每个表单的字典作为值进行存储
 49         # print(\'universityData\', self.universityData)
 50         # print(type(self.universityData))
 51         return self.universityData, total_sum
 52 
 53     # 查找单个键
 54     def find(self, target, dictData, notFound=\'没找到\'):
 55         # 倒序查找第一个出现的需要查找的键的值
 56         queue = [dictData]  # 将字典存入列表
 57         while len(queue) > 0:
 58             data = queue.pop()  # data是在queue中取出的最后一个元素,也就是原始字典;此时的queue为空列表[]
 59             print(\'data\', data)
 60             for key, value in data.items():
 61                 if key == target:
 62                     return value
 63                 elif type(value) == dict:
 64                     queue.append(value)
 65         return notFound
 66 
 67     # 有多个同名键在字典里时,可以用这个方法
 68     def findAll(self, target, dictData, notFound=None):
 69         # 倒序查找所有出现的需要查找的键的值
 70         if notFound is None:
 71             notFound = []
 72         queue = [dictData]
 73         result = []
 74         while len(queue) > 0:
 75             data = queue.pop()
 76             for key, value in data.items():
 77                 if key == target:
 78                     result.append(value)
 79                 elif type(value) == dict:
 80                     queue.append(value)
 81         if not result: result = notFound
 82         return result
 83 
 84     def write_list_to_excel(self, dictData, num_list, team_list):
 85         list_slice = []  # 人数切片
 86         team_slice = []  # 队伍切片
 87         sublist_sum = []  # 每个人数切片的和
 88         team_sum = []  # 每个队伍切片的和
 89         k = 0
 90         row_1 = [\'学校名称\',\'一等奖\',\'二等奖\',\'三等奖\',\'成功参与奖\',\'总人数\',\'队伍数量\']
 91         for i in range(len(row_1)):
 92             self.new_sheet.cell(row=1,column=i+1,value=row_1[i])
 93         university_name = []
 94         for key in dictData.keys():
 95             university_name.append(key)
 96         for index, name in enumerate(university_name):
 97             self.new_sheet[\'A\'+str(index+2)] = name
 98         while k < len(num_list):
 99             sub_list = num_list[k:k+4]  # 人数子集
100             team_sub = team_list[k:k+4]  # 队伍子集
101             list_slice.append(sub_list)  # 切片后存入列表
102             team_slice.append(team_sub)
103             sumlist = sum(sub_list)  # 计算每个子集的和
104             teamsum = sum(team_sub)
105             sublist_sum.append(sumlist)  # 将每个子集的和加入列表
106             team_sum.append(teamsum)
107             k += 4
108             if k > len(num_list):
109                 break
110         for row in range(2, len(university_name)+2):
111             for col in range(2, 6):
112                 self.new_sheet.cell(column=col, row=row, value=list_slice[row-2][col-2])
113             self.new_sheet.cell(column=6, row=row, value=sublist_sum[row-2])
114             self.new_sheet.cell(column=7, row=row, value=team_sum[row - 2])
115         return university_name, list_slice, sublist_sum, team_sum
116 
117 
118 class TotalData(ExceltoExcel):
119     def __init__(self):
120         super(TotalData,self).__init__(file, new_sheet)
121         self.sheet_summary = wb_new[\'Sheet\']  # 获取要写入的表单
122 
123     def sum(self, totalsum):
124         keys = []  # 包含6个字典中所有的键
125         # alldata = []  # 每个大学在所有表单中的获奖情况
126         all_num = []  # 每个大学所有获奖人数的总和
127         all_team = []  # 每个大学所有获奖队伍总数,只统计队长所在的队伍
128         row_1 = [\'学校名称\', \'获奖人数\', \'获奖队伍数\']
129         for i in range(len(row_1)):
130             self.sheet_summary.cell(row=1,column=i+1,value=row_1[i])
131         for elements in totalsum:  # 循环遍历每个表单字典
132             for element in elements.keys():
133                 # keys()方法返回包含所有键的列表,values()方法返回所有值的列表,.items()方法返回包含键值对的元祖
134                 keys.append(element)  # 键为每个大学的名称,keys中包含所有表单所有大学的名称
135         all_key = list(set(keys))  # 去除列表中的重复元素
136         all_key.sort()
137         # print(\'all_key\', all_key)
138         for key in all_key:
139             # print(\'key\', key)
140             one_num = []  # 用来存储每一个大学每个赛题的获奖人数总和
141             one_team = []  # 用来存储每一个大学每个赛题的获奖队伍总和
142             # i为要查找的键,此处是大学名称,在全部的大字典中查找大学,列出每个表单中同一个大学对应的在6个赛题中的获奖情况
143             # print(\'self.totalsum1\', self.totalsum)
144             result_in_alldata = self.findAll(key, list_to_dict(totalsum))
145             result_in_alldata.reverse()
146             # print(\'alldata\', result_in_alldata)
147             # alldata.append(result_in_alldata)
148             for data in result_in_alldata:  # 依次遍历每道题的获奖情况
149                 # print(\'data\', data)
150                 num = self.findAll(\'num\', data)  # 每一个大学在每一个赛题的每一个奖项的获奖人数
151                 num.reverse()
152                 # print(\'num\', num)
153                 team = self.findAll(\'team\', data)  # 每一个大学在每一个赛题的每一个奖项的获奖队伍数
154                 team.reverse()
155                 one_num.append(sum(num))  # 每个赛题的获奖人数总和
156                 one_team.append(sum(team))
157             all_num.append(sum(one_num))  # 每个大学所有获奖人数总和
158             all_team.append(sum(one_team))
159         for row in range(2, len(all_key)+2):
160             self.sheet_summary.cell(column=1, row=row, value=all_key[row - 2])
161             self.sheet_summary.cell(column=2, row=row, value=all_num[row - 2])
162             self.sheet_summary.cell(column=3, row=row, value=all_team[row - 2])
163 
164         return all_key, all_num, all_team
165 
166 
167 def list_to_dict(total_list):
168     new_total_dict = {}
169     for index, dic in enumerate(total_list):
170         new_total_dict[index+1] = dic
171     return new_total_dict
172 
173 
174 if __name__ == \'__main__\':
175     file_path = \'./file\'  # excel文件路径
176     files = []  # 存储excel文件名
177     list1 = os.listdir(file_path)  # 列出excel文件路径下所有的文件
178     list1.sort(key=lambda x: x[4:5])  # 按照题目顺序排序
179     total_sum = []
180     # print(\'list\', list)
181     for i in range(len(list1)):
182         item = os.path.join(file_path, list1[i])
183         files.append(item)
184     # print(\'files\', files)
185     wb_new = openpyxl.Workbook()  # 新建一个表格来存储生成的数据
186     f = open(\'result.txt\', \'w\')
187     for k,file in enumerate(files):
188         new_sheet = wb_new.create_sheet(\'list\', index=k)  # 插入新表单
189         excel = ExceltoExcel(file, new_sheet)
190         dictData, total_sum = excel.excel_to_dict()  # 得到当前表格排序后的字典
191         # find_one = excel1.find(\'team\', dictData)
192         find_num = excel.findAll(\'num\', dictData)  # 查找当前表格每个大学每个奖项的获奖人数
193         find_team = excel.findAll(\'team\', dictData)  # # 查找当前表格每个大学每个奖项的获奖队伍数,只统计队长所在的学校
194         find_num.reverse()  # 正序排列
195         find_team.reverse()  # 正序排列
196         _, _, _, team_sum = excel.write_list_to_excel(dictData,find_num, find_team)
197         wb_new.save(\'result.xlsx\')
198         # print(\'university name\', university)
199         # print(\'list_slice\', list_slice)
200         # print(\'sublist_sum\', sublist_sum)
201         title = file.split(\'/\')[2][4:5]  # 字符串分割提取题目,原标题为\'./file/2019A.xlsx\'
202         print(\'{}题共有{}支队伍获奖\'.format(title, sum(team_sum)))
203         f.write(\'{}题共有{}支队伍获奖\\n\'.format(title, sum(team_sum)))
204     # print(\'total_sum\', total_sum)
205     total_data = TotalData()  # total_sum是包含每个表格的所有字典即总共6个字典的列表
206     all_university, num, team = total_data.sum(total_sum)
207     print(\'2019年数学建模比赛共有{}所大学参加,获奖总人数为{},获奖队伍为{}\'.format(len(all_university),sum(num),sum(team)))
208     f.write(\'2019年数学建模比赛共有{}所大学参加,获奖总人数为{},获奖队伍为{}\'.format(len(all_university),sum(num),sum(team)))
209     wb_new.save(\'result.xlsx\')

 

 

以上是关于Pythonopenpyxl统计2019年数学建模获奖情况的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

吃透GBDT(2019-05-26)

微不足道的数学发现

2019考研数学汤家凤张宇李永乐复习资料

数学建模论文讲解1(2019年C题出租车司机问题)

数学建模论文讲解1(2019年C题出租车司机问题)

2019年数学建模国赛总结经验分享