如何将 Excel 表格数据轻松转换为 Python 代码？

2024-03-21 18:47:55

将 Excel 表格数据无缝转换为 Python 代码

引言

在数据分析和处理任务中，我们经常需要从 Excel 表格中提取数据并将其转换成可用于 Python 脚本或代码的格式。虽然这似乎是一项艰巨的任务，但我们可以利用 Pandas 库和 eval() 函数来简化这一过程，并无缝地将 Excel 数据转换为 Python 代码。

使用 Pandas 库读取 Excel 文件

Pandas 是一个强大的数据处理库，可让您轻松读取和操作 Excel 文件。要读取 Excel 文件，我们可以使用 pd.read_excel() 函数，如下所示：

import pandas as pd
df = pd.read_excel("data.xlsx")

此代码将读取名为 data.xlsx 的 Excel 文件并将其存储在 Pandas 数据框 df 中。

遍历转换规则

下一步是遍历 Excel 中定义的转换规则。这些规则通常包含条件、运算符、比较和输出。我们可以使用 for 循环来遍历这些规则，如下所示：

for index, row in df.iterrows():
    # 获取转换规则
    condition = row["Condition"]
    operator = row["Operator"]
    comparison = row["Comparison"]
    output = row["Output"]

使用 eval() 函数执行表达式

一旦我们获得了转换规则，就可以使用 eval() 函数来执行 Python 表达式。eval() 函数会将字符串表达式评估为 Python 代码。我们要构建的表达式将使用 condition、operator 和 comparison 变量，如下所示：

expression = f"{condition} {operator} {comparison}"
result = eval(expression)

根据表达式结果返回输出

根据表达式求值结果，我们可以返回输出。如果表达式求值为 True，则返回输出。否则，我们继续下一个转换规则，如下所示：

if result:
    return output
else:
    continue

完整的 Python 代码

结合所有这些步骤，我们可以编写一个完整的 Python 代码，将 Excel 表格数据转换为 Python 代码：

import pandas as pd

def transform_data(row):
    # 获取转换规则
    condition = row["Condition"]
    operator = row["Operator"]
    comparison = row["Comparison"]
    output = row["Output"]

    # 构建并执行表达式
    expression = f"{condition} {operator} {comparison}"
    result = eval(expression)

    # 根据结果返回输出
    if result:
        return output
    else:
        return None

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel("data.xlsx")

# 应用转换函数
df["Output"] = df.apply(transform_data, axis=1)