python大批量数据写入Excel

在之前的博客中，我们分享过宽数据转长数据的四种方法。今天，就以一个具体案例来介绍一下宽数据转长数据的实际应用吧

目录

• 一、案例需求介绍
• 二、需求分析与实现

• 2.1 需求分析
• 2.2 逐步实现

• Python版全部代码
• R版本全部代码

一、案例需求介绍

某公司现有若干年度报表

每个文件的部分内容如下两张图所示（暂且称第一张图为图1）

考虑篇幅限制，以上仅展示了营业总收入和营业成本这两个指标的内容，除此之外还有毛利及毛利率指标，数据排列方式均和上图相同。

现老板想要将这些年度报表，合并成如下样式（暂且称为图2）

二、需求分析与实现

咋一看从图1转为图2好像挺复杂的，但只要知道宽数据转长数据这一知识点，问题就能迎刃而解。

2.1 需求分析

首先，我们简单理一理图2各字段含义

字段名	字段含义
证券代码	可由文件名直接获取
分部项目	产品及地区以下所有的项目，例如动力煤、纺织品等
cato	区分分部项目的来源
year	报表日期，注意图2为纵向排列
营业总收入	所有分部项目的营业总收入汇总，注意图2纵向排列，且为一列
营业成本	所有分部项目的营业成本汇总，注意图2纵向排列，且为一列
毛利	所有分部项目的毛利汇总，注意图2纵向排列，且为一列
毛利率(%)	所有分部项目的毛利率汇总，注意图2纵向排列，且为一列

转换的关键点：如果将图1中每个分部项目的营业总收入都看作一个向量，那么图2则是将各项目的营业总收入进行拼接拉直，形成一列向量。同时，也需要将日期进行转置处理！

这就运用到宽转长运算了！不了解的小伙伴可参照链接博客学习。考虑到营业总收入、营业成本、毛利及毛利率这四个指标数据内容排列方式一致，故只需解决其中一个，其他类比即可。因此，我们以营业总收入为例，理出如下预处理思路：

1. 以产品与地区两个关键词进行分割定位，分别取出各自标签以下所有项目的营业总收入数据，记为data1，data2

2. 将data1与data2进行宽转长运算，并加上各自的cato标签（产品/地区），便于区别项目来源。

3. 纵向合并data1与data2，得到合并数据all_data

在所有指标数据均按上述处理后，根据cato、year等字段进行横向拼接，即可得到我们需要的数据啦~

2.2 逐步实现

以000611.SZ.xlsx数据进行案例演示

1、读取数据，考虑每个指标下均有产品与地区，这里先定位营业总收入与营业成本所在位置，再进行取数

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.read_excel('./Desktop/000611.SZ.xlsx',header=None)

#去除第一列的空格
data[0] = np.char.strip(list(data[0]))

#由于每个指标下均有产品与地区,这里先定位营业总收入与营业成本的位置
income_row = data[data[0] == '营业总收入'].index.tolist()[0]
expense_row = data[data[0] == '营业成本'].index.tolist()[0]

#取出所有项目的营业总收入数据
item_loc_select = data.iloc[income_row:expense_row, 0]
item_row = item_loc_select[item_loc_select == '产品'].index.to_list()[0]
loc_row = item_loc_select[item_loc_select == '地区'].index.to_list()[0]
date = list(data.loc[4, 1:].map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d')))
date.insert(0, '分部项目')

#取出产品下所有项目的营业总收入
item_data = data.loc[(item_row+1):(loc_row-1), :]
item_data.columns = date

#取出地区下所有项目的营业总收入
loc_data = data.loc[(loc_row+1):(expense_row-1), :]
loc_data.columns = date

print('项目来源为产品共{}条数据'.format(len(item_data)))
print('项目来源为地区共{}条数据'.format(len(loc_data)))

2、对产品与地区数据进行宽转长运算，并添加cato字段区分项目来源

#取出所有项目的营业总收入数据
item_loc_select = data.iloc[income_row:expense_row, 0]
item_row = item_loc_select[item_loc_select == '产品'].index.to_list()[0]
loc_row = item_loc_select[item_loc_select == '地区'].index.to_list()[0]
date = list(data.loc[4, 1:].map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d')))
date.insert(0, '分部项目')

#取出产品下所有项目的营业总收入
product_data = data.loc[(item_row+1):(loc_row-1), :]
product_data.columns = date
product_data = product_data.melt(id_vars='分部项目', var_name='year', value_name='营业总收入')
col_name = product_data.columns.tolist()
product_data['cato']='产品'

#取出地区下所有项目的营业总收入
loc_data = data.loc[(loc_row+1):(expense_row-1), :]
loc_data.columns = date
loc_data = loc_data.melt(id_vars='分部项目', var_name='year', value_name='营业总收入')
col_name = loc_data.columns.tolist()
loc_data['cato']='地区'

print(product_data)
print(loc_data)

3、合并产品与地区数据

#纵向合并产品与地区数据
all_data = pd.concat([product_data,loc_data],ignore_index=True)
all_data

营业总收入所有数据处理完毕！其他指标处理方式同上，将其封装为函数，全部代码如下

Python版全部代码

import os
import pandas as pd
import numpy as np
file_path = './Desktop/上市/'


#date为日期列名,cato为产品/地区,code为证券代码,category为指标名
def get_data(data , date, start_row, end_row, cato, code, category):
    item_data = data.loc[(start_row+1):(end_row-1), :]
    item_data.columns = date
    item_data = item_data.melt(id_vars='分部项目', var_name='year', value_name=category)
    col_name = item_data.columns.tolist()
    col_name.insert(0, '证券代码')
    col_name.insert(1, 'cato')
    item_data = item_data.reindex(columns=col_name)
    item_data['cato'] = cato
    item_data['证券代码'] = code
    return item_data


def transform_data(data , start_row, end_row, code, category):
    item_loc_select = data.iloc[start_row:end_row, 0]
    item_row = item_loc_select[item_loc_select == '产品'].index.to_list()[0]
    loc_row = item_loc_select[item_loc_select == '地区'].index.to_list()[0]
    date = list(data.loc[4, 1:].map(lambda x: x.strftime('%Y-%m-%d')))
    date.insert(0, '分部项目')
    product_data = get_data(data , date, item_row, loc_row, '产品', code, category)
    loc_data = get_data(data , date, loc_row, end_row, '地区', code, category)
    all_data = pd.concat([product_data, loc_data], axis=0)
    return all_data


def main(file_path):
    # 用于存储所有文件数据
    all_file_data = pd.DataFrame()
    all_file = os.listdir(file_path)
    
    for file in all_file[:-1]:
        code = file[:-5]
        data = pd.read_excel(file_path+file, header=None)
        
        # 去除第一列的空格
        data[0] = np.char.strip(list(data[0]))

        # 定位四个指标位置
        income_row = data[data[0] == '营业总收入'].index.tolist()[0]
        expense_row = data[data[0] == '营业成本'].index.tolist()[0]
        profit_row = data[data[0] == '毛利'].index.tolist()[0]
        profit_rate_row = data[data[0] == '毛利率(%)'].index.tolist()[0]

        income = transform_data(data , income_row, expense_row, code, '营业总收入')
        expense = transform_data(data , expense_row, profit_row, code, '营业成本')
        profit = transform_data(data , profit_row, profit_rate_row, code, '毛利')
        profit_rate = transform_data(data , profit_rate_row, len(data)-4, code, '毛利率(%)')

        # 合并四个指标值
        part_1 = pd.merge(income, expense, on=['证券代码', '分部项目', 'cato', 'year'], how='left')
        part_2 = pd.merge(part_1, profit, on=['证券代码', '分部项目', 'cato', 'year'], how='left')
        all_part = pd.merge(part_2, profit_rate, on=['证券代码', '分部项目', 'cato', 'year'], how='left')
        all_part = all_part.dropna(subset=['营业总收入','营业成本','毛利','毛利率(%)'],how='all')
        
        all_file_data = pd.concat([all_file_data, all_part])
        print(file+'已合并完毕')
    all_file_data.to_csv('./Desktop/all_file.csv', index=False, encoding='gbk')


if __name__ == '__main__':
    main(file_path)

最终所有文件合并数据如下

R版本全部代码

按照同样的思路，用R语言亦可实现。（这里实现宽转长运算的为tidyverse包下gather函数）

library(readxl)
library(tidyverse)
library(plyr)
#处理产品及地区数据
get_data<-function(start_row,end_row,cato,category){
  item_data<-data[(start_row+2):(end_row-1),]
  colnames(item_data)<-change_date(data[1,])
  item_data<-gather(item_data,key="year",value='types',colnames(item_data)[2:ncol(item_data)])
  colnames(item_data)<-c("分部项目","year",category)
  item_data$cato<-cato
  item_data<-item_data[,c(1,ncol(item_data),2:(ncol(item_data)-1))]
  return(item_data)
}


#R读取时,日期会转为天数,这里将其转换
change_date<-function(x){
  x<-as.character(as.Date(as.numeric(x),origin='1899-12-30'))
  return(x)}

#处理上市文件下单个类型数据
transform_data1<-function(start_row,end_row,category){
  item_row<-which(data[start_row:end_row,1]=='产品')+start_row-1
  loc_row<-which(data[start_row:end_row,1]=='地区')+start_row-1
  
  #产品处理
  product_data<-get_data(item_row,loc_row,'产品',category)
  
  #地区处理
  loc_data<-get_data(loc_row,end_row,'地区',category)
  
  #合并
  company_data<-rbind(product_data,loc_data)
  return(company_data)
}


#用于存储所有文件数据
all_file_data<-data.frame(matrix(0,0,0))

shangshi<-list.files('./desktop/上市/')
shangshi<-shangshi[-1]

#循环遍历所有文件
for(file in shangshi){
    file_dir<-paste0('./desktop/上市/',file)
    data<-read_xlsx(file_dir,sheet=1,skip = 3)  #跳过前三行,读取sheet1
    code<-paste(str_split_fixed(file,'[.]',3)[1,1],str_split_fixed(shangshi[1],'[.]',3)[1,2],sep='.')
    
    income_row<-which(data[,1]=="营业总收入")
    expense_row<-which(data[,1]=="营业成本")
    profit_row<-which(data[,1]=="毛利")
    profit_rates_row<-which(data[,1]=='毛利率(%)')
    
    income_data<-transform_data1(income_row,expense_row,'营业总收入')
    expense_data<-transform_data1(expense_row,profit_row,'营业成本')
    profit_data<-transform_data1(profit_row,profit_rates_row,'毛利')
    profit_rates<-transform_data1(profit_rates_row,nrow(data)-3,'毛利率(%)')
    
    #合并处理
    join_data1<-join(income_data,expense_data,by=c('分部项目','year','cato'),type='left')
    join_data2<-join(join_data1,profit_data,by=c('分部项目','year','cato'),type='left')
    all_data<-join(join_data2,profit_rates,by=c('分部项目','year','cato'),type='left')
    
    #添加证券代码
    all_data$证券代码<-code
    
    #调整顺序
    all_data<-all_data[,c(ncol(all_data),1:(ncol(all_data)-1))]
    
    all_file_data<-rbind(all_file_data,all_data)
    print(paste0(file_dir,"处理完毕"))
  }

#删除四个指标均为空的值
income_is_na<-is.na(all_file_data$营业总收入)
expense_is_na<-is.na(all_file_data$营业成本)
profit_is_na<-is.na(all_file_data$毛利)
profit_rate_is_na<-is.na(all_file_data$`毛利率(%)`)

all_is_na<-which(income_is_na&expense_is_na&profit_is_na&profit_rate_is_na)
all_file_data<-all_file_data[-all_is_na,]
write.csv(all_file_data,'all_file.csv',row.names=FALSE)

这里提供部分数据，供大家学习~

链接：https://pan.baidu.com/s/16FUIvKykhKXtl_aS8d7RgA 提取码：zutb

以上就是本次分享的全部内容~