下面是详细的讲解。

Python对Excel按条件进行内容补充（推荐）

背景

在实际数据分析的过程中，我们经常需要对Excel表格进行操作。其中，将满足某个条件的数据进行内容补充是一个比较常见的操作。比如，我们有一个销售数据表格，其中某些日期数据丢失了时分秒，我们可以通过Python对缺失的数据进行补充。本文将介绍如何使用Python对Excel按条件进行内容补充。

前置条件

在开始本次实例之前，我们需要作以下准备：

• 安装Python3.x版本
• 安装pandas和openpyxl库

实例演示

实例一：补充日期缺失时分秒

假设我们有一个包含订单数据的Excel表格，其中日期列存在部分缺失，缺失的部分是时分秒。现在我们需要将缺失的部分补齐，具体操作如下。

1. 导入需要的库

我们需要用到pandas和openpyxl库。

import pandas as pd
from openpyxl import load_workbook

1. 读取Excel数据

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('order_data.xlsx')

1. 按条件进行内容补充

根据实际情况，请修改df.loc[]内的内容。以下示例中，如果该行数据的“发货时间”为缺失（NaN），则使用“下单时间”进行替换。这里只列出了补齐“小时”这一部分的代码，对于补齐“分钟”和“秒”部分的代码可以类似实现。

# 按条件进行内容补充
df.loc[df['发货时间'].isnull(), '发货时间'] = df['下单时间'].dt.replace(hour=df['下单时间'].dt.hour)

1. 存储Excel数据

# 存储Excel数据
writer = pd.ExcelWriter('order_data_processed.xlsx', engine='openpyxl')
writer.book = load_workbook('order_data_processed.xlsx')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
writer.save()

实例二：关键词匹配并填写新列

假设我们有一个包含评论数据的Excel表格，其中一列是评论内容。现在我们需要对每条评论进行关键词匹配，如果匹配成功，则填写一列“是否包含关键词”，值为1，否则为0。具体操作如下。

1. 导入需要的库

我们需要用到pandas和re库。

import pandas as pd
import re
from openpyxl import load_workbook

1. 读取Excel数据

# 读取Excel表格
df = pd.read_excel('comment_data.xlsx')

1. 定义关键词列表

# 定义关键词列表
keywords = ['好评', '满意', '棒', '赞']

1. 定义匹配函数

# 定义匹配函数
def keyword_match(text):
    for keyword in keywords:
        if re.search(keyword, text):
            return 1
    return 0

1. 新增一列并进行匹配

# 新增一列并进行匹配
df['是否包含关键词'] = df['评论内容'].apply(keyword_match)

1. 存储Excel数据

# 存储Excel数据
writer = pd.ExcelWriter('comment_data_processed.xlsx', engine='openpyxl')
writer.book = load_workbook('comment_data_processed.xlsx')
df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)
writer.save()

总结

在本文中，我们学习了如何使用Python对Excel表格进行内容补充，并给出了两个实例。这种基于Python的数据分析方法，可以大大提高数据分析的效率。