Python使用pandas将表格数据进行处理

前言

任务描述：

当前有一份excel表格数据，里面存在缺失值，需要对缺失的数据到es数据库中进行查找并对其进行把缺失的数据进行补全。

excel表格数据如下所示：

一、构建es库中的数据

1.1 创建索引

# 创建physical_examination索引
PUT /physical_examination
{
 "settings": {
   "index": {
     "number_of_shards": "1",
     "number_of_replicas": "1"
   }
 },
 "mappings": {
   "properties": {
     "nums": {
       "type": "integer"
     },
     "name": {
       "type": "text"
     },
     "sex": {
       "type": "text"
     },
     "phone": {
       "type": "integer"
     },
     "result": {
       "type": "text"
     }
   }
 }
}

1.2 插入数据

【注意：json数据不能格式化换行，否则报错】

# 向physical_examination索引中添加数据
POST physical_examination/_bulk
{"index":{"_id":"1"}}
{"nums":1,"name":"刘一","sex":"男","phone":1234567891,"result":"优秀"}
{"index":{"_id":"2"}}
{"nums":2,"name":"陈二","sex":"男","phone":1234567892,"result":"优秀"}
{"index":{"_id":"3"}}
{"nums":3,"name":"张三","sex":"男","phone":1234567893,"result":"优秀"}
{"index":{"_id":"4"}}
{"nums":4,"name":"李四","sex":"男","phone":1234567894,"result":"优秀"}
{"index":{"_id":"5"}}
{"nums":5,"name":"王五","sex":"男","phone":1234567895,"result":"优秀"}

1.3 查询数据

【注意：默认查询索引下的所有数据】

# 查询索引中的所有数据
GET physical_examination/_search
{
 "query": {
   "match_all": {}
 }
}

二、对excel表格中的数据处理操作

2.1 导出es查询的数据

• 方法一：直接在kibana或postman查询的结果中进行复制粘贴到一个文档。

• 方法二：使用kibana导出数据。

• 方法三：使用postman导出数据保存到本地。

使用python处理数据，获取需要的数据。

示例代码：

# 读取json中体检信息
with open('./data/physical_examination.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
   data_json = f.read()
print(data_json)

# 处理json数据中的异常数据
if 'false' in data_json:
   data_json = data_json.replace('false', "False")

data_json = eval(data_json)
print(data_json)

print(data_json['hits']['hits'])
print('*' * 100)

valid_data = data_json['hits']['hits']
need_data = []
for data in valid_data:
   print(data['_source'])
   need_data.append(data['_source'])
print(need_data)

读取缺失数据的excel表格，把缺失的数据填补进去。

# 读取需要填补数据的表格
data_xlsx = pd.read_excel('./data/体检表.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# print(data_xlsx)

# 获取excel表格的行列
row, col = data_xlsx.shape
print(row, col)

# 修改表格中的数据
for i in range(row):
   bb = data_xlsx.iloc[i]
   print(bb['姓名'], bb['手机号'])
   if pd.isnull(bb['手机号']):
       bb['手机号'] = '666'
       for cc in need_data:
           if cc['name'] == bb['姓名']:
               bb['手机号'] = cc['phone']
           data_xlsx.iloc[i, 3] = bb['手机号']
   print(bb['姓名'], bb['手机号'])
   print("-" * 100)
print(data_xlsx)

将最终处理好的数据保存在新建的文件中。

# 保存数据到新文件中
data_xlsx.to_excel('./data/new_data.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)

完整代码如下：

import pandas as pd

# 读取json中体检信息
with open('./data/physical_examination.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
   data_json = f.read()
print(data_json)

# 处理json数据中的异常数据
if 'false' in data_json:
   data_json = data_json.replace('false', "False")

data_json = eval(data_json)
print(data_json)

print(data_json['hits']['hits'])
print('*' * 100)

valid_data = data_json['hits']['hits']
need_data = []
for data in valid_data:
   print(data['_source'])
   need_data.append(data['_source'])
print(need_data)

# 读取需要填补数据的表格
data_xlsx = pd.read_excel('./data/体检表.xlsx', sheet_name='Sheet1')
# print(data_xlsx)

# 获取excel表格的行列
row, col = data_xlsx.shape
print(row, col)

# 修改表格中的数据
for i in range(row):
   bb = data_xlsx.iloc[i]
   print(bb['姓名'], bb['手机号'])
   if pd.isnull(bb['手机号']):
       bb['手机号'] = '666'
       for cc in need_data:
           if cc['name'] == bb['姓名']:
               bb['手机号'] = cc['phone']
           data_xlsx.iloc[i, 3] = bb['手机号']
   print(bb['姓名'], bb['手机号'])
   print("-" * 100)
print(data_xlsx)

# 保存数据到新文件中
data_xlsx.to_excel('./data/new_data.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, header=True)

运行效果，最终处理好的数据如下所示：

来源：https://blog.csdn.net/weixin_44799217/article/details/126559956