Python 如何将复杂的excel表格数据转换为构造数据？

我遇到了如下问题，希望有人能给我一些建议。
我需要将许多不同形状的excel表格转换为构造数据，excel表格如下所示

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|user:Sam            |    |    |
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|mail:sam@example.com|    |    |  


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|user   |Jack            |     |
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|mail   |jack@example.com|     | 
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|user   |May  |               |         |
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|       |mail |may@example.com|         |
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|user   | Alex  |mail  |alex@example.com|

目标结果将类似于以下格式

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|user   | email             |
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|Jack   | jack@example.com  |
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|Sam    | sam@example.com   |
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|Alex   | alex@example.com  |
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|May    | may@example.com   |
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我目前的解决方案是为每种类型的excel表定义一个函数。但是会有数千个不同的excel文件，所以我不得不重复编写类似的代码。所以我的问题是，是否有共同的解决方案

我找到了一个关于这个的，但是没有更多的信息。我认为机器学习可能有助于解决这个问题，但我对此知之甚少。有没有人可以分享一些想法？

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非常感谢

您有4种类型的文件

如果这是所有你可以写1个函数和4个If语句

def table_sort(file):

    If file == condition:
         extract_data_this_way 

   elif file == other_condition:
        extract_data_this_way

   elif file == other_condition:
        extract_data_this_way

   else:
        extract_data_this_way

如果您使用pandas来实现这一点，那么编写代码就容易多了

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我想你有很多档案。您可以传入一个列表并使用for循环进行迭代。或者使用glob将所有excel文件加载到一个目录中，并以这种方式循环。

查看您在问题中提供的模式，我们发现数据有时在单独的单元格中，有时在文本中用“：”分隔符编码。我会将它展平，并将组合文本解析为线性模式

我建议您使用以下内容阅读excel文件：。 然后逐步遍历单元格，提取文本并解析出您感兴趣的字段

<cell>'user'<cell|':'>user_name<cell>'mail'<cell|':'>email_address<cell>

“用户”用户名“邮件”电子邮件地址

其中，

是一个或多个单元格边界，可能分布在行上

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一旦您有了用户电子邮件对，您就可以使用。

这只适合4种示例格式。OP表示，他将不得不处理更多不同的格式…他说将有数千个文件，并介绍了4种类型。我的答案对这个问题来说已经足够了。谢谢你的建议，很抱歉我对这个问题的描述不好。条件是还有更多的格式我不确定。更复杂的是，同一个表中还有其他字段要提取，这没问题。这只会让问题更有趣。