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Pandas - 循环目录 read_excel 使用工作簿月份将日期值添加到数据框

Pandas - 循环目录 read_excel 使用工作簿月份将日期值添加到数据框

qq_笑_17 2023-11-09 21:40:19
我有一个包含 Excel 文件的目录,我正在循环遍历这些文件并将每个文件中的一张表读取到 Pandas 数据框中。每个文件包含一个月的数据(示例名称=“Savings January 2019.xlsx”)。Excel工作表中没有日期列,因此我想在数据框中添加“日期”列,并按工作簿名称中的月份和年份读取每个文件(例如“2019年1月”)和添加“MM-DD-YYYY”(例如“01-01-2019”)作为读入的每行的日期值。下面是我的工作循环,读取 12 个没有日期的 Excel 工作簿,仅生成所有 12 个月的总计。我需要日期,以便可以按月可视化数据。df_total = pd.DataFrame()for file in files:        # loop through Excel files (each file adds date value based on file name)    if file.endswith('.xlsx'):        excel_file = pd.ExcelFile(file)        sheets = excel_file.sheet_names        for sheet in sheets:               # loop through sheets inside an Excel file            df = excel_file.parse(sheet_name = "Group Savings")            df_total = df_total.append(df)当前 df:     State        Group      Value0   Illinois    000000130   470.931   Illinois    000000130   948.332   Illinois    000000784   3498.423   Illinois    000000784   16808.164   Illinois    000002077   7.00需要df:     State        Group        Date           Value0   Illinois    000000130   01-01-2019        470.931   Illinois    000000130   01-01-2019        948.332   Illinois    000000784   01-01-2019       3498.423   Illinois    000000784   02-01-2019       6808.164   Illinois    000002077   02-01-2019          7.00我做了一些研究,认为这就像创建列然后添加日期值,但无法弄清楚如何解析文件名来执行此操作,并且我显然是这里的初学者。for sheet in sheets:               # loop through sheets inside an Excel file   df = excel_file.parse(sheet_name = "Group Savings")   df_total = df_total.append(df)   df_total['Date'] = #if excel_file contains 'January 2019', then df_total['Date'] == '01-01-2019
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2 回答

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阿晨1998

TA贡献2037条经验 获得超6个赞

您的概念是正确的,您的代码也即将完成。您现在需要添加的只是日期解析。


您可以使用Python的strptime()来解析文件名中的日期。


https://docs.python.org/3/library/datetime.html


例如,如果您的文件名类似于“Savings January 2019.xlsx”,那么您可以按如下方式解析它。请注意,这不是解析字符串的唯一方法,还有其他几种可以使用此方法的变体。


from datetime import datetime

string = 'Savings January 2019.xlsx'

month_str = string.split(' ')[1]

year_str = string.split(' ')[2].split('.')[0]

date_object = datetime.strptime(month_str + year_str, "%B%Y")

以下是 python 日期字符串格式的一个很好的概述:https://strftime.org/


获得日期对象后,您只需将其添加到数据框中即可。


df['Date'] = date_object


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反对 回复 2023-11-09
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哔哔one

TA贡献1854条经验 获得超8个赞

这是最终的代码。请注意,文件名实际上更长,并且我遗漏了一些公司信息,因此 .split 中的更改


from datetime import datetime


#create empty dataframe

df_total = pd.DataFrame()


# loop through Excel files

for file in files:                         

    if file.endswith('.xlsx'):

        excel_file = pd.ExcelFile(file)


        # parse excel filename to take month and year and save as date object for Date column

        month_str = file.split(' ')[4]      

        year_str = file.split(' ')[5].split('.')[0]

        date_object = datetime.strptime(month_str + year_str, "%B%Y")   

        

        # loop excel sheets and add "Date" column, populating with date from parsed filename

        sheets = excel_file.sheet_names

        for sheet in sheets:          # loop through sheets inside an Excel file         

            df = excel_file.parse(sheet_name = "Group Savings")

            df_total = df_total.append(df)

            df_total['Date'] = date_object


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反对 回复 2023-11-09
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