Python办公自动化批量处理文件实现示例

接下来我将为您详细讲解“Python办公自动化批量处理文件实现示例”的完整攻略。

一、准备工作

首先，您需要在您的电脑上安装Python编程环境，并安装相应的额外库，如pandas、openpyxl、docx等。安装方法可以使用pip命令进行安装，例如：

pip install pandas openpyxl python-docx

二、文件读取

接下来，我们需要使用Python的文件读取功能，从指定文件夹中读取多个文件，并将文件内容保存到Python中。示例代码如下：

import os
import pandas as pd

# 进入指定目录
os.chdir("C:/Users/UserX/Desktop/files")

# 定义空列表，用于保存文件数据
file_data = []

# 循环读取文件
for file_name in os.listdir():
    if file_name.endswith('.xlsx'):  # 以.xlsx结尾的文件
        file_path = os.path.join(os.getcwd(), file_name)
        df = pd.read_excel(file_path)
        file_data.append(df)

上述代码会将C:/Users/UserX/Desktop/files目录下以.xlsx结尾的文件全部读取，并将它们的内容保存到file_data列表中。

三、数据处理

接下来，我们可以使用pandas库对读取的数据进行处理，例如：合并多个DataFrame、提取指定列数据等。示例代码如下：

# 合并多个DataFrame
df_all = pd.concat(file_data, axis=0, ignore_index=True)
# 提取指定列数据
df_col = df_all[['Name', 'Age']]
# 对数据进行排序
df_col_sorted = df_col.sort_values(by='Age')

上述代码会将读取的多个DataFrame合并为一个DataFrame，提取其中的Name和Age列，并对数据按照Age进行排序。

四、文件生成

最后，我们可以使用Python程序生成新的文件，例如：将排序后的数据保存为新的Excel文件、Word文件等。示例代码如下：

import openpyxl
from docx import Document

# 将数据保存为Excel文件
writer = pd.ExcelWriter('C:/Users/UserX/Desktop/result.xlsx', engine='openpyxl')
df_col_sorted.to_excel(writer, index=False)
writer.save()

# 将数据保存为Word文件
document = Document()
document.add_heading("Sorted Data", 0)

table = document.add_table(rows=len(df_col_sorted)+1, cols=2)
hdr_cells = table.rows[0].cells
hdr_cells[0].text = 'Name'
hdr_cells[1].text = 'Age'

for i, row in enumerate(df_col_sorted.iterrows()):
    cells = table.rows[i+1].cells
    cells[0].text = row[1]['Name']
    cells[1].text = str(row[1]['Age'])

document.save('C:/Users/UserX/Desktop/result.docx')

上述代码会将排序后的数据保存为C:/Users/UserX/Desktop/result.xlsx和C:/Users/UserX/Desktop/result.docx两个文件。

五、小结

完整的代码和示例说明如下：

• 示例1：读取Excel文件，合并数据，提取指定列排序，保存为新的Excel文件。

import os
import pandas as pd
import openpyxl

# 进入指定目录
os.chdir("C:/Users/UserX/Desktop/files")

# 定义空列表，用于保存文件数据
file_data = []

# 循环读取文件
for file_name in os.listdir():
    if file_name.endswith('.xlsx'):  # 以.xlsx结尾的文件
        file_path = os.path.join(os.getcwd(), file_name)
        df = pd.read_excel(file_path)
        file_data.append(df)

# 合并多个DataFrame
df_all = pd.concat(file_data, axis=0, ignore_index=True)
# 提取指定列数据
df_col = df_all[['Name', 'Age']]
# 对数据进行排序
df_col_sorted = df_col.sort_values(by='Age')

# 将数据保存为Excel文件
writer = pd.ExcelWriter('C:/Users/UserX/Desktop/result.xlsx', engine='openpyxl')
df_col_sorted.to_excel(writer, index=False)
writer.save()

• 示例2：读取Word文件，提取指定内容，保存为新的Word文件。

from docx import Document

# 读取Word文件
document = Document("C:/Users/UserX/Desktop/input.docx")

doc_text = []
for para in document.paragraphs:
    doc_text.append(para.text)

text_to_keep = []

# 提取指定内容
for line in doc_text:
    if "Python" in line:
        text_to_keep.append(line)

# 将数据保存为Word文件
document = Document()
document.add_heading("Python Content", 0)

for line in text_to_keep:
    document.add_paragraph(line)

document.save('C:/Users/UserX/Desktop/result.docx')

以上为Python办公自动化批量处理文件实现示例的完整攻略，希望对您有所帮助。