python之tablib:处理表格数据-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了python之tablib:处理表格数据。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、安装及基础知识介绍

二、从不同的数据源导入数据

三、对数据进行加工处理

四、将数据导出到不同的格式

Tablib是一个用于处理电子表格数据的Python库，它可以轻松地进行数据的导入和导出，以及数据格式的转换。本文将详细介绍Tablib库的各种用法和示例，包括如何从不同的数据源导入数据、如何对数据进行加工处理以及如何将数据导出到不同的格式。

一、安装及基础知识介绍

安装Tablib非常简单，只需要使用pip命令即可完成安装。在终端中输入以下命令即可开始安装：

pip install tablib

Tablib最基础的数据类型是Dataset。它由行和列构成，可理解为一个二维数组，每个元素可以是任意的Python对象。Dataset可以定义列和行的名称，在数据导出时也会体现出来。

二、从不同的数据源导入数据

1.从csv文件中导入数据

使用Tablib导入csv文件非常容易，只需要使用Tablib内置的Dataset方法即可实现。在下面的代码中，我们将会导入一个名为“example.csv”的csv文件，并转换为Tablib的Dataset格式。

import tablib
data = tablib.Dataset().load(open('example.csv').read())

2.从Excel文件中导入数据

Tablib同样支持从Excel文件中导入数据，可以使用xlrd库来读取Excel文件。在下面的代码中，我们将会导入一个名为“example.xlsx”的Excel文件，并转换为Tablib的Dataset格式。

import xlrd
import tablib
data = tablib.Dataset().load(open('example.xlsx').read(), format='xls')

3.从json文件中导入数据

导入json文件也非常容易，只需要使用Tablib内置的Dataset方法即可实现。在下面的代码中，我们将会导入一个名为“example.json”的json文件，并转换为Tablib的Dataset格式。

import tablib
import json
data = tablib.Dataset().load(json.load(open('example.json')))

三、对数据进行加工处理

1.添加列和行

在Tablib中，添加列和行非常方便。对于列的添加，我们只需要在Dataset中使用add_column()方法。而对于行的添加，我们可以使用Dataset的append()方法，通过列表的形式添加具体的数据。

import tablib
data = tablib.Dataset()
data.headers = ['name', 'age']
data.add_column(['Tom', 'Ali', 'Mike'], header='name')
data.add_column(['27', '25', '28'], header='age')

2.删除列和行

删除列和行同样很容易，我们只需要使用Dataset的某些方法来删除指定列或行。在下面的代码中，我们演示了如何删除名为“age”的列以及第二行数据。

import tablib
data = tablib.Dataset()
data.headers = ['name', 'age']
data.add_column(['Tom', 'Ali', 'Mike'], header='name')
data.add_column(['27', '25', '28'], header='age')
data.remove_column('age')
data.pop(2)

3.重命名列

在Tablib中，重命名列也非常容易，只需要使用Dataset的rename()方法即可。

import tablib
data = tablib.Dataset()
data.headers = ['name', 'age']
data.add_column(['Tom', 'Ali', 'Mike'], header='name')
data.add_column(['27', '25', '28'], header='age')
data.rename('name', 'username')

4.指定列的数据类型

在导入数据时，Tablib默认将所有的数据均作为字符串进行处理。如果想要在Tablib中处理数值类型数据，可以通过指定列的数据类型来实现。

import tablib
data = tablib.Dataset()
data.headers = ['name', 'age']
data.add_column(['Tom', 'Ali', 'Mike'], header='name')
data.add_column([27, 25, 28], header='age', type='numeric')

四、将数据导出到不同的格式

1.导出为csv文件

将数据导出为csv文件也非常方便，只需要使用Tablib内置的csv格式即可。在下面的代码中，我们将会使用Tablib将数据导出为“example.csv”的csv文件。

import tablib
data = tablib.Dataset()
data.headers = ['name', 'age']
data.add_column(['Tom', 'Ali', 'Mike'], header='name')
data.add_column(['27', '25', '28'], header='age')
with open('example.csv', 'w') as f:
    f.write(data.csv)

2.导出为Excel文件

导出为Excel文件同样容易，只需要使用Tablib内置的xls格式，并使用xlwt库将数据导出为Excel文件即可。

import tablib
import xlwt
data = tablib.Dataset()
data.headers = ['name', 'age']
data.add_column(['Tom', 'Ali', 'Mike'], header='name')
data.add_column(['27', '25', '28'], header='age')
book = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
sheet = book.add_sheet('Sheet1')
for idx, row in enumerate(data):
    for colidx, value in enumerate(row):
        sheet.write(idx, colidx, value)
book.save('example.xls')

3.导出为json文件

将数据导出为json文件也非常容易，只需要使用Tablib内置的json格式即可。

import tablib
import json
data = tablib.Dataset()
data.headers = ['name', 'age']
data.add_column(['Tom', 'Ali', 'Mike'], header='name')
data.add_column(['27', '25', '28'], header='age')
with open('example.json', 'w') as f:
    f.write(json.dumps(data.json))

4.导出为其他格式

Tablib还支持导出为其他格式，包括YAML格式、HTML格式甚至Markdown格式等。在导出其他格式时，需要先安装对应的依赖库。

import tablib
import yaml
import markdown
data = tablib.Dataset()
data.headers = ['name', 'age']
data.add_column(['Tom', 'Ali', 'Mike'], header='name')
data.add_column(['27', '25', '28'], header='age')

#导出为YAML格式
with open('example.yml', 'w') as f:
    f.write(yaml.dump(data.yaml))

#导出为HTML格式
html = '<table>{}</table>'.format(data.html)
with open('example.html', 'w') as f:
    f.write(html)

#导出为Markdown格式
md = markdown.markdown(data.markdown)
with open('example.md', 'w') as f:
    f.write(md)

总结：

本文介绍了Tablib库的各种用法和示例，包括从不同数据源导入数据、对数据进行加工处理以及将数据导出到不同格式的文件中。其中，Tablib库具有良好的易用性和灵活性，可以帮助我们更高效地处理表格数据。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-506168.html

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