如何使用python在excel表格中提取不同的表格答案

【问题标题】：how to extract different tables in excel sheet using python如何使用python在excel表格中提取不同的表格
【发布时间】：2021-11-14 05:29:44
【问题描述】：

在一个 excel 文件中，工作表 1，工作表的不同位置有 4 个表。如何读取这 4 个表。例如，我什至从谷歌添加了一张图片快照以供参考。在不使用索引的情况下，还有其他方法可以提取表吗？

【问题讨论】：

1.你为什么不想使用索引？ 2.能否描述一下表格位置、大小等的约束条件。 3.可以举个例子吗？
我不想使用 excel 索引，因为有更多的工作表具有不同的 excel 工作表结构和格式。显然我们可以使用数据框索引，对不起，如果我的问题让您对 excel 表索引和数据框索引感到困惑。
这些是真的吗Excel Table
除了虚拟看到之外，您还需要什么信息来确认有n个表？是否确认您在两个表格之间至少有一行空白？

标签： python-3.x excel pandas dataframe

【解决方案1】：

您可以将您的 excel 表格转换为 csv 文件，然后使用 csv 模块来抓取行。

//excel转csv的代码

import pandas as pd read_file = pd.read_excel ("Test.xlsx") read_file.to_csv ("Test.csv",index = None,header=True) df = pd.DataFrame(pd.read_csv("Test.csv")) print(df)

为了更好的方法，请向我们提供示例 excel 文件

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以将您的 excel 表格转换为 csv 文件，然后使用 csv 模块来抓取行。

    import pandas as pd
    read_file  = pd.read_excel("Test.xlsx")
    read_file.to_csv ("Test.csv",index = None,header=True) 
    enter code here
    df = pd.DataFrame(pd.read_csv("Test.csv")) 
    print(df)

为了更好的方法，请向我们提供示例 excel 文件

【讨论】：

【解决方案3】：

我假设您的表格格式为“Excel Tables”。您可以通过标记范围然后单击来创建Excel表格：

Samuel Oranyeli 提供了一个很好的指南，如何使用 Python 导入 Excel 表格。我用过his code 并举例说明。

我在excel中使用了以下数据，其中每种颜色代表一个表格。

关于代码的备注：

以下部分可用于检查我们正在使用的工作表中存在哪些表：

# check what tables that exist in the worksheet
print({key : value for key, value in ws.tables.items()})

在我们的示例中，此代码将给出：

{'Table2': 'A1:C18', 'Table3': 'D1:F18', 'Table4': 'G1:I18', 'Table5': 'J1:K18'}

您可以在此处设置数据框名称。如果数据帧的数量与表的数量不匹配，请小心，您将收到错误。

# Extract all the tables to individually dataframes from the dictionary
Table2, Table3, Table4, Table5 = mapping.values()

# Print each dataframe
print(Table2.head(3)) # Print first 3 rows from df

print(Table2.head(3)) 给出：

   Index   first_name   last_name     address
   0          Aleshia   Tomkiewicz    14 Taylor St
   1             Evan   Zigomalas     5 Binney St
   2           France   Andrade       8 Moor Place

完整代码：

#import libraries
from openpyxl import load_workbook
import pandas as pd

# read file
wb = load_workbook("G:/Till/Tables.xlsx") # Set the filepath + filename

# select the sheet where tables are located
ws = wb["Tables"]

# check what tables that exist in the worksheet
print({key : value for key, value in ws.tables.items()})

mapping = {}

# loop through all the tables and add to a dictionary
for entry, data_boundary in ws.tables.items():
    # parse the data within the ref boundary
    data = ws[data_boundary]
    
    ### extract the data ###
    # the inner list comprehension gets the values for each cell in the table
    content = [[cell.value for cell in ent] 
               for ent in data]
    
    header = content[0]
    
    #the contents ... excluding the header
    rest = content[1:]
    
    #create dataframe with the column names
    #and pair table name with dataframe
    df = pd.DataFrame(rest, columns = header)
    mapping[entry] = df

#  print(mapping)

# Extract all the tables to individually dataframes from the dictionary
Table2, Table3, Table4, Table5 = mapping.values()

# Print each dataframe
print(Table2)
print(Table3)
print(Table4)
print(Table5)

示例数据，example file:

first_name	last_name	address	city	county	postal
Aleshia	Tomkiewicz	14 Taylor St	St. Stephens Ward	Kent	CT2 7PP
Evan	Zigomalas	5 Binney St	Abbey Ward	Buckinghamshire	HP11 2AX
France	Andrade	8 Moor Place	East Southbourne and Tuckton W	Bournemouth	BH6 3BE
Ulysses	Mcwalters	505 Exeter Rd	Hawerby cum Beesby	Lincolnshire	DN36 5RP
Tyisha	Veness	5396 Forth Street	Greets Green and Lyng Ward	West Midlands	B70 9DT
Eric	Rampy	9472 Lind St	Desborough	Northamptonshire	NN14 2GH
Marg	Grasmick	7457 Cowl St #70	Bargate Ward	Southampton	SO14 3TY
Laquita	Hisaw	20 Gloucester Pl #96	Chirton Ward	Tyne & Wear	NE29 7AD
Lura	Manzella	929 Augustine St	Staple Hill Ward	South Gloucestershire	BS16 4LL
Yuette	Klapec	45 Bradfield St #166	Parwich	Derbyshire	DE6 1QN
Fernanda	Writer	620 Northampton St	Wilmington	Kent	DA2 7PP
Charlesetta	Erm	5 Hygeia St	Loundsley Green Ward	Derbyshire	S40 4LY
Corrinne	Jaret	2150 Morley St	Dee Ward	Dumfries and Galloway	DG8 7DE
Niesha	Bruch	24 Bolton St	Broxburn, Uphall and Winchburg	West Lothian	EH52 5TL
Rueben	Gastellum	4 Forrest St	Weston-Super-Mare	North Somerset	BS23 3HG
Michell	Throssell	89 Noon St	Carbrooke	Norfolk	IP25 6JQ
Edgar	Kanne	99 Guthrie St	New Milton	Hampshire	BH25 5DF

【讨论】：

【解决方案4】：

你需要两件事：

通过python访问OpenXML数据：https://github.com/python-openxml/python-xlsx
通过DefinedName 查找文件中的表：https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/api/documentformat.openxml.spreadsheet.definedname?view=openxml-2.8.1

【讨论】：