Python学习：如何使用pandas分析excel数据(续)

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Python学习：如何使用pandas分析excel数据(续)相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

1.问题

上篇，简单介绍了pandas库的使用，列出了常见操作的方法。本篇并不是继续讲述pandas库的使用，而是通过封装一个Excel类型，讲述如何封装第三方库，及其为何要封装。

2.方案

2.1.概述

Python的第三方库很多，很多库有官方文档，有的库文档齐全，直接使用也没多大问题。一般情况，我都会自己封装起来再使用，因为使用第三方库存在一定的风险。

封装的目的，主要有以下几个方面的考虑：

  • 封装降低复杂性，我们可能只需要库的部分功能，屏蔽用哪些用不到的功能，防止误用。
  • 封装提高可维护性和可替代性。第三方库可能有多个实现，也可能后续不再维护，如果代码到处充斥着第三方库的代码，后续维护比较麻烦。封装的好处，后续可以进行重新设计或者重构，上层调用的代码无需更改。
  • 封装可以降低学习成本，让团队其他成员无需直接面对第三方库。

继续我们的正题。封装pandas，类型的名字叫Excel，暂且只支持xlsx和csv文件，对于其他文件类型，留给读者自行封装。

下面代码要用到的模块，都罗列到这里:

import pandas as pd
import numpy as np

# 用于类型注解
from typing import List, Union

用于测试的数据如下：

排名车系官方价品牌销量
1哈弗H69.80-15.49万哈弗376864
2长安CS7510.69-15.49万长安汽车26682
3本田CR-V16.98-27.68万本田249983
4博越8.98-14.68万吉利汽车24081
5途观L21.58-28.58万大众178574
6奇骏18.88-27.33万日产175177
7RAV4荣放17.48-25.98万丰田174940
8探岳18.69-26.49万大众169507
9本田XR-V12.79-17.59万本田168272
10昂科威18.99-23.99万别克167880

2.2.文件读写

pandas读写’xlsx’和’csv’文件，是用不同的函数实现。我们是基于用户使用场景进行封装，因此合并一个函数。代码如下：

class Excel:
    def __init__(self, df=None):
        self.df = df

    def read(self, file_name: str, sheet_name: str = "Sheet1", sep: str = ',', encoding='utf-8'):
        if file_name.endswith('.xlsx'):
            self.df = pd.read_excel(io=file_name, sheet_name=sheet_name)
        elif file_name.endswith('.csv'):
            self.df = pd.read_csv(io=file_name, sep=sep, encoding=encoding)
        else:
            raise Exception(
                f'just support csv and xlsx type file: file_name')

    def write(self, file_name: str, sheet_name: str = "Sheet1", sep: str = ',', encoding='utf-8'):
        if file_name.endswith('.xlsx'):
            self.df.to_excel(io=file_name, sheet_name=sheet_name)
        elif file_name.endswith('.csv', sep=sep, encoding=encoding):
            self.df.to_csv(file_name)
        else:
            raise Exception(
                f'just support csv and xlsx type file: file_name')
  • csv本身是文本文件，有编码方式的区别，还有默认是用逗号,分隔的。因此，因此开放了sep和encoding参数，并且都提供了默认值。
  • csv文件，只能由一个sheet，实现的时候完全可以忽略’sheet’。
  • 为了简单起见，本文中xlsx文件只有一个sheet。

2.3.头和数据

Excel表数据，一般分为表头和数据，我们可以单独设置两个属性，分别可以返回表头和数据。

class Excel:

    @property
    def headers(self):
        return self.df.column

    @property
    def values(self):
        #注意这里反馈的类型
        return self.df.values

  • 只用@property，是定义属性，有个好处是如果给属性赋值会出错。表头和表数据，我们不提供直接赋值的方法。

  • df.column和df.values都不是list类型，但都可以迭代。我们也可以转换成普通的类型返回，只是效率比较低。代码如下：

class Excel:

    @property
    def headers(self):
        return self.df.column.to_list()

    @property
    def values(self):
        ret = list()
        for row in self.df.values:
            col_data = list()
            for col in row:
                col_data.append(col)
            ret.append(col_data)
        return ret

验证代码：

xlsx = Excel()
xlsx.read('./data/2020-suv-top10.xlsx')
print(xlsx.headers)
print(xlsx.values)

输出结果如下：

['排名', '车系', '官方价', '品牌', '销量']
[[1 '哈弗H6' '9.80-15.49万' '哈弗' 376864]
 [2 '长安CS75 PLUS' '10.69-15.49万' '长安汽车' 266824]
 [3 '本田CR-V' '16.98-27.68万' '本田' 249983]
 [4 '博越' '8.98-14.68万' '吉利汽车' 240811]
 [5 '途观L' '21.58-28.58万' '大众' 178574]
 [6 '奇骏' '18.88-27.33万' '日产' 175177]
 [7 'RAV4荣放' '17.48-25.98万' '丰田' 174940]
 [8 '探岳' '18.69-26.49万' '大众' 169507]
 [9 '本田XR-V' '12.79-17.59万' '本田' 168272]
 [10 '昂科威' '18.99-23.99万' '别克' 167880]]

2.4.行列数据

2.4.1.数据获取

Excel数据操作，最直接的诉求，就是获取行数据和列数据，因此我们按照行或者列的维度进行封装。代码如下：

    def get_col_data(self, col_name: str):
        return self.df[col_name]

    def get_row_data(self, row_index: int):
        return self.df.iloc[row_index]

同样，我们可以提供返回普通类型的实现：

    def get_col_data(self, col_name: str):
        return self.df[col_name].to_list()

    def get_row_data(self, row_index: int):
        ret = list()
        for it in self.df.iloc[row_index]:
            ret.append(it)
        return ret
  • self.df.iloc[row_index]返回的字典类型，实际应用，获取行数据返回更偏向于返回一个list。
  • for it in self.df.iloc[row_index]中的it，实际也不一定是普通类型，可以转换成str。
  • pandas行数据获取，支持切片。获取行数据，同样可以设计成下面这种形式，是因为我们聚焦应用场景，不一定需要提供完整的切片使用方式，简单封装即可。
    def get_row_data(self, start, stop=None, step=None):
     return self.df.iloc[start:stop:step]

如果你是库的设计者，库会给很多人使用，倒是应该按照切片的方式封装，提高易用性。但，这也是双刃剑，提高易用性的同时，可能也提高了学习成本或者技术门槛。

每个语言都有自己的优秀特性，比如python的切片，用起来也很方便。但是，要完全支持切片，对于对python并不是很熟悉的情况下，要完全掌握切片的使用，对语言技能的要求会很高。因此封装的时候，要根据实际情况取舍，如果使用的人对python语言没有那么熟悉，简单封装即可。类似C语言的函数风格，容易理解，使用起来也不会很困难。

下面是验证代码：

xlsx = Excel()
xlsx.read('./data/2020-suv-top10.xlsx')
print(xlsx.get_col_data('品牌'))
print(xlsx.get_row_data(1))

输出如下：

['哈弗', '长安汽车', '本田', '吉利汽车', '大众', '日产', '丰田', '大众', '本田', '别克']
[2, '长安CS75 PLUS', '10.69-15.49万', '长安汽车', 266824]

2.4.2.数据修改

我们再来看行列数据的修改内容。修改行列数据的代码如下：

    def set_col_data(self, col_name: str, col_data: list):
        # 这里要确保col_data的长度与行数相当，可以增加检查
        for index, data in enumerate(col_data):
            self.df[col_name][index] = data

    def set_row_data(self, row_index: int, row_data: list):
        # 这里要使用Series类型（跟dict类似），row_data长度要与列个数相等
        new_row = pd.Series(row_data, self.headers)
        self.df.iloc[row_index] = new_row

链式调用越来越流行，我们封装的时候，可以考虑支持，只要让set函数返回对象的引用即可，当然也可以利用类型注解进行标注返回值。代码如下：

    def set_col_data(self, col_name: str, col_data: list) -> "Excel":
        # 这里要确保col_data的长度与行数相当，可以增加检查
        for index, data in enumerate(col_data):
            self.df[col_name][index] = data
        return self

    def set_row_data(self, row_index: int, row_data: list) -> "Excel":
        # 这里要使用Series类型（跟dict类似），row_data长度要与列个数相等
        new_row = pd.Series(row_data, self.headers)
        self.df.iloc[row_index] = new_row
        return self

测试代码下：

xlsx = Excel()
xlsx.read('./data/2020-suv-top10.xlsx')
print(xlsx.get_col_data('官方价'))
print(xlsx.get_row_data(2))

# 链式调用，可以一直调用下去
xlsx.set_col_data('官方价', ['0万' for x in range(10)]).set_row_data(2, [0, 0, 0, 0, 0])
print(xlsx.get_col_data('官方价'))
print(xlsx.get_row_data(2))

输出：

['9.80-15.49万', '10.69-15.49万', '16.98-27.68万', '8.98-14.68万', '21.58-28.58万', '18.88-27.33万', '17.48-25.98万', '18.69-26.49万', '12.79-17.59万', '18.99-23.99万']
[3, '本田CR-V', '16.98-27.68万', '本田', 249983]
['0万', '0万', 0, '0万', '0万', '0万', '0万', '0万', '0万', '0万']
[0, 0, 0, 0, 0]

2.4.3.数据插入

2.5.单元格数据

2.5.1.获取

单元格数据获取，比较简单，代码如下：

    def get_cell_data(self, row_index, col_index):
        return self.df.iloc[row_index][col_index]

验证代码：

xlsx = Excel()
xlsx.read('./data/2020-suv-top10.xlsx')
print(xlsx.get_cell_data(3,2))

输出如下：

8.98-14.68万

2.5.2.设置

单元格数据修改，代码如下：

    def set_cell_data(self, row_index, col_index, cell_data):
        self.df.iloc[row_index][col_index] = cell_data
        return self

不过问题是上述代码，并没有修改单元格的值，问题是
self.df.iloc[row_index][col_index]返回的是数据拷贝。

通过整数形式的行号和列号获取和设置数据，只是我们容易理解的方式。但是对于pandas库，单元格设置，其中行可以是整数或字符串，但列却是字符类型（类似字典dict），对于列是整数形式好像没有直接支持。列支持整数形式，可以使得列可以重名（excel中，并没有假定列名不能一样），基于应用两者最好都要支持。代码重新设计如下：

    def get_cell_data(self, row_index, col: Union[int, str]):
        if type(col) is int:
            return self.df.iloc[row_index][col]
        else:
            return self.df.at[row_index, col]

    def set_cell_data(self, row_index, col: Union[int, str], cell_data):
        if type(col) is int:
            self.df.at[row_index, self.headers[col]] = cell_data
        else:
            self.df.at[row_index, col] = cell_data

        return self

验证代码：

xlsx = Excel()
xlsx.read('./data/2020-suv-top10.xlsx')
print(xlsx.get_row_data(3))
xlsx.set_cell_data(3, 2, 'new data').set_cell_data(3, 3, 'haha')
print(xlsx.get_row_data(3))

输出：

[4, '博越', '8.98-14.68万', '吉利汽车', 240811]
[4, '博越', 'new data', 'haha', 240811]

2.6.数据筛选

pandas数据筛选是比较复杂也比较灵活。数据筛选，一般都是通过列进行筛选。

之前都是返回表行、列或者单元格数据，实际应用需要通过筛选一个列或者多个列，返回子表的数据，本节来实现这样的使用场景。

2.6.1.筛选

按照常用的过滤条件有=, >, >=, <, <=, in, not等，由于python不提供函数重载能力，因此用不同的函数来替代，代码如下：

    def filter_eq(self, col_name, col_data):
        df = self.df[self.df[col_name] == col_data]
        return Excel(df)

    def filter_not(self, col_name, col_data):
        df = self.df[self.df[col_name] != col_data]
        return Excel(df)

    def filter_lt(self, col_name, col_data, eq=False):
        if eq:
            df = self.df[self.df[col_name] <= col_data]
        else:
            df = self.df[self.df[col_name] < col_data]
        return Excel(df)

    def filter_gt(self, col_name, col_data, eq=False):
        if eq:
            df = self.df[self.df[col_name] >= col_data]
        else:
            df = self.df[self.df[col_name] > col_data]
        return Excel(df)

    def filter_in(self, col_name: str, col_data):
        df = self.df[col_name].str.contains(col_data, na=False, case=False)
        return Excel(self.df[df])

过滤函数返回Excel对象，方便实现链式调用，使用起来比较方便。但上述过滤函数封装，还有很多限制，比如只能单列过滤，每次过滤只能过滤一个条件等等。

针对多列过滤，比较复杂，本文就不打算继续实施，pandas库非常完善，有兴趣的同学可以参考。

上述有一些操作可能需要支持多个值过滤，比如=操作，可以用车系=大众|奥迪|斯柯达表示德国大众的过滤条件。这个值得我们封装起来使用。代码如下：

    def filter_eq(self, col_name, col_data):
        if type(col_data) is not list:
            df = self.df[self.df[col_name] == col_data]
            return Excel(df)

        df_list = list()
        for it in col_data:
            df = self.df[self.df[col_name] == it]
            df_list.append(df)

        # 这里用了合并数据，但是需要忽略index
        df_result = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
        return Excel(df_result)

根据使用上的考虑，重新实现的过滤如下：

    def filter_eq(self, col_name, col_data: Union[any, list]):
        if type(col_data) is not list:
            df = self.df[self.df[col_name] == col_data]
            return Excel(df)

        df_list = list()
        for it in col_data:
            df = self.df[self.df[col_name] == it]
            df_list.append(df)

        # 需要忽略index
        df_result = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
        return Excel(df_result)

    def filter_not(self, col_name, col_data):
        df = self.df[self.df[col_name] != col_data]
        return Excel(df)

    def filter_lt(self, col_name, col_data, eq=False):
        if eq:
            df = self.df[self.df[col_name] <= col_data]
        else:
            df = self.df[self.df[col_name] < col_data]
        return Excel(df)

    def filter_gt(self, col_name, col_data, eq=False):
        if eq:
            df = self.df[self.df[col_name] >= col_data]
        else:
            df = self.df[self.df[col_name] > col_data]
        return Excel(df)

    def filter_in(self, col_name: str, col_data: Union[str, List[str]]):
        if type(col_data) is not list:
            return Excel(self.df[self.df[col_name].str.contains(col_data, na=False, case=False)])

        con = ''
        for it in col_data:
            con = con + it + "|"
        con = con[:-1]
        return Excel(self.df[self.df[col_name].str.contains(con, na=False, case=False)])

    def filter_notin(self, col_name: str, col_data: Union[str, List[str]]):
        if type(col_data) 以上是关于Python学习：如何使用pandas分析excel数据(续)的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
 

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