참고 데이터 엑셀투파이썬
https://www.youtube.com/watch?v=PLimrYVDhvE&list=PLrpXwtuxGqcJ03uulbSY3CEUK_n6ySb2t
단점
특정범위의 양식은 지워짐
module이 있었다면 지워짐
01vlookup.xls
0.01MB
01vlookup.xlsx
0.01MB
pandas_exceltopython003.py
0.01MB
import pandas as pd
import os
import xlrd
import openpyxl
from openpyxl.utils.cell import column_index_from_string # 엑셀 열 이름을 숫자로 변환
from openpyxl.utils import get_column_letter # 숫자를 엑셀 열 이름으로 변환
import xlwt # xlwt는 .xls 파일을 수정하기 위해 사용합니다.
from xlutils.copy import copy # xlutils를 사용하여 기존 .xls 파일 복사
FILE = "01vlookup.xls" # .xls 파일 경로
# FILE = "01vlookup.xlsx" # .xlsx 파일 경로
SOURCE_SH = "Sheet1"
COL_START = "A"
COL_END = "B"
# 파일 확장자 확인
file_ext = os.path.splitext(FILE)[1] # 확장자만 추출 (.xls 또는 .xlsx)
COUNT_SKIPROW = 0 # 초기화
if file_ext == '.xls':
# .xls 파일 처리 (xlrd 엔진 사용)
wb = xlrd.open_workbook(FILE)
ws = wb.sheet_by_name(SOURCE_SH)
# "이름"이 나올 때까지 카운트
for row in range(ws.nrows): # 총 행 수 만큼 반복
if ws.cell_value(row, 0) == "이름": # 첫 번째 열에서 "이름" 확인
break
COUNT_SKIPROW += 1 # "이름"이 나오기 전까지 카운트
# DataFrame 생성
df1 = pd.read_excel(FILE, sheet_name=SOURCE_SH,
header=COUNT_SKIPROW,
usecols=f"{COL_START}:{COL_END}",
engine='xlrd')
elif file_ext == '.xlsx':
# .xlsx 파일 처리 (openpyxl 엔진 사용)
FIND_COL = "A"
FIND_TITLE = "이름"
COUNT_SKIPROW = 0 # 초기화
wb = openpyxl.load_workbook(FILE) # 워크북 객체 생성
ws = wb[SOURCE_SH] # 시트 객체 생성
for row in ws.iter_rows(min_col=column_index_from_string(FIND_COL), max_col=column_index_from_string(FIND_COL)): # A열만 확인
if row[0].value == FIND_TITLE: # "이름"이 있는지 확인
break
COUNT_SKIPROW += 1 # "이름"이 나오기 전까지 카운트
df1 = pd.read_excel(FILE, sheet_name=SOURCE_SH,
header=COUNT_SKIPROW,
usecols=f"{COL_START}:{COL_END}",
engine='openpyxl')
else:
raise ValueError("지원하지 않는 파일 형식입니다. .xls 또는 .xlsx 파일을 사용하십시오.")
# skiprow 구하기 - 데이터 없는 행 갯수 - 무시해야 할 행 갯수
FIND_COL = "F"
FIND_TITLE = "제품"
COUNT_SKIPROW = 0 # 초기화
if file_ext == '.xls':
for row in range(ws.nrows):
if ws.cell_value(row, 5) == FIND_TITLE: # F열에서 "제품" 확인 (열 인덱스는 0부터 시작)
break
COUNT_SKIPROW += 1
else:
for row in ws.iter_rows(min_col=column_index_from_string(FIND_COL), max_col=column_index_from_string(FIND_COL)): # F열만 확인
if row[0].value == FIND_TITLE: # "제품"이 있는지 확인
break
COUNT_SKIPROW += 1
# 데이터 갯수 세기
DATA_MAXROW = COUNT_SKIPROW # 초기값 = 0
if file_ext == '.xls':
for row in range(COUNT_SKIPROW + 1, ws.nrows):
if ws.cell_value(row, 5) is not None: # F열에서 값 확인
DATA_MAXROW += 1
else:
break
else:
for cell in ws[FIND_COL][COUNT_SKIPROW + 1:]: # 제목행이 있으니까 +1
if cell.value is not None:
DATA_MAXROW += 1
else:
break
DATA_ROW_COUNT = DATA_MAXROW - COUNT_SKIPROW # 전체 데이터 갯수
# df2 데이터 생성 ################################
COL_START = "F"
COL_END = "G"
COL_TITLE_NAME = ['제품', '가격']
if file_ext == '.xls':
df2 = pd.read_excel(FILE, sheet_name=SOURCE_SH,
header=0,
names=COL_TITLE_NAME,
index_col=None,
usecols=f"{COL_START}:{COL_END}",
skiprows=COUNT_SKIPROW,
engine='xlrd')
else:
df2 = pd.read_excel(FILE, sheet_name=SOURCE_SH,
header=0,
names=COL_TITLE_NAME,
index_col=None,
usecols=f"{COL_START}:{COL_END}",
skiprows=COUNT_SKIPROW)
# df3 데이터 병합 ################################
COL_STANDARD_NAME = "제품"
JOIN_HOW = "left"
df3 = df1.merge(df2, on=COL_STANDARD_NAME, how=JOIN_HOW)
# 가격을 정수형으로 변환
df3['가격'] = df3['가격'].astype(int)
# 특정 범위 지우기 ########################################
COL_START = "J"
COL_END = "L"
START_ROW = 4 # 제목열 타이핑 되어있는 상태 - 데이터 시작행 0,1,2,3,4,5
if file_ext == '.xls':
# xlrd로 파일 열기
wb = xlrd.open_workbook(FILE, formatting_info=True) # 포맷 정보를 가져오기
ws = wb.sheet_by_name(SOURCE_SH)
# 수정할 Workbook 생성
new_wb = copy(wb) # 기존 워크북 복사
new_ws = new_wb.get_sheet(0) # 첫 번째 시트 가져오기
# 데이터 지우기
for column_letter in range(column_index_from_string(COL_START), column_index_from_string(COL_END) + 1):
for row in range(START_ROW, ws.nrows): # START_ROW부터 끝까지 반복
new_ws.write(row, column_letter - 1, '') # 값을 빈 문자열로 설정하여 지우기
# 수정된 파일 저장
new_wb.save(FILE)
elif file_ext == ".xlsx":
for column_letter in range(column_index_from_string(COL_START), column_index_from_string(COL_END) + 1): # 10,11,12
column_cells = ws[get_column_letter(column_letter)][START_ROW:] # 10열 전체, 11열 전체, 12열 전체
# 열 범위의 모든 셀을 확인하고 데이터가 있는 경우 삭제
for cell in column_cells:
if cell.value is not None:
cell.value = None
# cell.fill = openpyxl.styles.PatternFill(fill_type='solid', fgColor=Color('FFFF00'))
# cell.fill = openpyxl.styles.PatternFill(fill_type=None)
# 지운 내용을 파일에 저장
wb.save(FILE)
# 파일 닫기
wb.close()
else:
raise ValueError("지원하지 않는 파일 형식입니다.")
# 최종 파일 저장 특정 범위에 쓰기
if file_ext == '.xls':
# .xls 파일 처리 (xlrd와 xlwt 사용)
wb = xlrd.open_workbook(FILE, formatting_info=True) # 포맷 정보를 가져오기
new_wb = copy(wb) # 기존 워크북 복사
new_ws = new_wb.get_sheet(0) # 첫 번째 시트 가져오기
# df3의 데이터를 새로운 위치에 쓰기
for row_idx, row in df3.iterrows():
for col_idx, value in enumerate(row):
new_ws.write(START_ROW + row_idx, column_index_from_string(COL_START) - 1 + col_idx, value)
# 수정된 파일 저장
new_wb.save(FILE)
# new_wb.close()
elif file_ext == '.xlsx':
# .xlsx 파일 처리 (openpyxl 사용)
with pd.ExcelWriter(FILE, mode='a', engine='openpyxl', if_sheet_exists='overlay') as w:
df3.to_excel(w, sheet_name=SOURCE_SH, index=False, header=False,
startcol=column_index_from_string(COL_START) - column_index_from_string("A"),
startrow=START_ROW) # 제목열 제외하고 데이터 시작행 0,1,2,3,4,5
else:
raise ValueError("지원하지 않는 파일 형식입니다. .xls 또는 .xlsx 파일을 사용하십시오.")
'컴퓨터 > Python' 카테고리의 다른 글
| python openpyxl 범위 지우기 (0) | 2023.10.27 |
|---|---|
| xlwings 엑셀 모듈 구성 (0) | 2023.10.27 |
| python 열문자를 숫자로 변환, 숫자를 열문자로 (0) | 2023.10.25 |
| python 암호 걸린 엑셀 파일 불러오기 데이터 형변환 (0) | 2023.10.25 |
| python 파일 확장자만 추출 (0) | 2023.10.25 |