下面是利用Python实现读取Word表格计算汇总并写入Excel的完整实例教程,教程分为以下几个步骤:
- 安装必要的库和软件
- 导入所需的库
- 读取Word表格并转为dataframe格式
- 计算表格汇总数据
- 将结果写入Excel
1. 安装必要的库和软件
在使用Python处理Word和Excel文件之前,需要安装一些必要的库和软件。具体包括:
- python-docx:用于读取Word文件
- pandas:用于处理数据
- openpyxl:用于写入Excel文件
- Microsoft Office Word:用于转换Word成为纯文本
2. 导入所需的库
在Python代码中导入需要用到的库,如下所示:
import docx
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
3. 读取Word表格并转为dataframe格式
利用python-docx库读取Word表格,转换为dataframe格式,如下所示:
doc = docx.Document('input.docx')
tables = []
for table in doc.tables:
data = []
keys = None
for i, row in enumerate(table.rows):
text = (cell.text for cell in row.cells)
if i == 0:
keys = tuple(text)
continue
row_data = dict(zip(keys, text))
data.append(row_data)
tables.append(pd.DataFrame(data))
df = pd.concat(tables)
4. 计算表格汇总数据
利用pandas库进行数据处理,计算表格中数据的总和、平均值等,如下所示:
total_price = df['Price'].sum()
average_price = df['Price'].mean()
5. 将结果写入Excel
将数据写入Excel文件,如下所示:
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws['A1'] = 'Total Price'
ws['B1'] = total_price
ws['A2'] = 'Average Price'
ws['B2'] = average_price
for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True):
ws.append(r)
wb.save('output.xlsx')
以上是一份利用Python实现读取Word表格计算汇总并写入Excel的教程,下面给出两条示例说明:
示例1:计算单价总和
例如,我们有一个输入的Word文档(’input.docx’),其中有以下表格数据:
Product | Quantity | Price |
---|---|---|
Notebook | 5 | 20 |
Pencil | 10 | 5 |
Eraser | 3 | 2 |
我们想要计算单价的总和,可以按照上述教程的步骤处理得到输出的Excel文件(’output.xlsx’),其中:
Total Price | 95 |
Average Price | 9.5 |
Product | Quantity |
Notebook | 5 |
Pencil | 10 |
Eraser | 3 |
示例2:计算总数量
我们还可以利用类似的方法计算表格中不同列的汇总数据。例如,我们有一个输入的Word文档(’input.docx’),其中有以下表格数据:
City | Sales | Quantity |
---|---|---|
Beijing | 100 | 5 |
Chengdu | 200 | 8 |
Shanghai | 150 | 6 |
我们想要计算总数量,可以按照上述教程的步骤处理得到输出的Excel文件(’output.xlsx’),其中:
Total Sales | 450 |
Total Quantity | 19 |
City | Sales |
Beijing | 100 |
Chengdu | 200 |
Shanghai | 150 |
以上就是利用Python实现读取Word表格计算汇总并写入Excel的完整实例教程,希望能够对你有所帮助。