如何使用Python将CSV数据复制到现有xlsx文件
我正在使用Python3.4,我正在编写一个简短的脚本。我有一个可执行文件,它接收软件的输出,并输出一堆csv文件和请求的数据。我已经创建了一个Excel(xlsx)文件作为模板。它有一个根据特定需求定制的图表 我想在每个csv文件中获取一定范围的数据,然后将它们输入到我已经创建的现有excel模板中,并用唯一的文件名保存。基本上是迭代这个过程 每个csv文件都有一个唯一的名称。我的目标是帮助自动创建图形。有时,这最终可能是100个图形。我已经搜索了很多关于如何在没有什么帮助的情况下做到这一点 我再次启动脚本,它将运行每个csv文件(无论是5个还是500个),然后复制数据(一定范围,始终在相同的单元格中),然后将其粘贴到我创建的模板xlsx文件中,并将其保存为与csv类似的名称,只是扩展名为.xlsx 我不知道这是否是最好的方法,或者我是否应该创建一个csv模板,而不是将其复制到如何使用Python将CSV数据复制到现有xlsx文件,python,excel,csv,export,Python,Excel,Csv,Export,我正在使用Python3.4,我正在编写一个简短的脚本。我有一个可执行文件,它接收软件的输出,并输出一堆csv文件和请求的数据。我已经创建了一个Excel(xlsx)文件作为模板。它有一个根据特定需求定制的图表 我想在每个csv文件中获取一定范围的数据,然后将它们输入到我已经创建的现有excel模板中,并用唯一的文件名保存。基本上是迭代这个过程 每个csv文件都有一个唯一的名称。我的目标是帮助自动创建图形。有时,这最终可能是100个图形。我已经搜索了很多关于如何在没有什么帮助的情况下做到这一点
非常感谢您的帮助。您可以使用以下模块获取所有文件: read_csv()函数应接受一个csv文件,并使用数据创建一个数组(矩阵)。使用该模块是很常见的(在Python3中,该模块不需要Unicodesv“add-on”) 如果数据只是数字,并且您不必担心带引号的字段,那么只读取行会快得多。因此,您的read_csv()函数如下所示:
with open(fyle,'rb') as input:
data = input.readlines().split(delim)
return data
然后您的write\u to\u excel()
函数将接受“数据”并写入模板。第一种方法
如果最终目标是从csv中可用的数据生成图形,则可以使用csvReader读取数据,使用matplotlib绘制图形
简单的例子:
Sample csv file:
1,10,45
2,20,30
3,30,90
4,40,80
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
keys = ['Col1','Col2','Col3']
col1 = []
col2 = []
col3 = []
fd = open('sample.csv','r')
reader = csv.DictReader(fd,fieldnames=keys)
for row in reader:
col1.append(int(row['Col1']))
col2.append(int(row['Col2']))
col3.append(int(row['Col3']))
pp = PdfPages("Sample.pdf")
plt.title("Col1 Vs Col2")
plt.xlabel("X-Values")
plt.ylabel("Y-Values")
plt.plot(col1,col2,label="Label 1",marker = "*")
legend = plt.legend(loc='best', shadow=True, fontsize=6)
legend.get_frame().set_facecolor('#00FFCC')
plt.grid(True)
plt.savefig(pp,format='pdf')
plt.clf()
plt.title("Col1 Vs Col3")
plt.xlabel("X-Values")
plt.ylabel("Y-Values")
plt.plot(col1,col3,label="Lable 2",marker = "*")
legend = plt.legend(loc='best', shadow=True, fontsize=6)
legend.get_frame().set_facecolor('#00FFCC')
plt.grid(True)
plt.savefig(pp,format='pdf')
plt.clf()
pp.close()
参考资料:
Sample csv file:
1,10,45
2,20,30
3,30,90
4,40,80
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages
keys = ['Col1','Col2','Col3']
col1 = []
col2 = []
col3 = []
fd = open('sample.csv','r')
reader = csv.DictReader(fd,fieldnames=keys)
for row in reader:
col1.append(int(row['Col1']))
col2.append(int(row['Col2']))
col3.append(int(row['Col3']))
pp = PdfPages("Sample.pdf")
plt.title("Col1 Vs Col2")
plt.xlabel("X-Values")
plt.ylabel("Y-Values")
plt.plot(col1,col2,label="Label 1",marker = "*")
legend = plt.legend(loc='best', shadow=True, fontsize=6)
legend.get_frame().set_facecolor('#00FFCC')
plt.grid(True)
plt.savefig(pp,format='pdf')
plt.clf()
plt.title("Col1 Vs Col3")
plt.xlabel("X-Values")
plt.ylabel("Y-Values")
plt.plot(col1,col3,label="Lable 2",marker = "*")
legend = plt.legend(loc='best', shadow=True, fontsize=6)
legend.get_frame().set_facecolor('#00FFCC')
plt.grid(True)
plt.savefig(pp,format='pdf')
plt.clf()
pp.close()