python pandas从excel中获取数据

import pandas as pd
from GZKT.produce import Common as util
import sys
util.logger('程序开始时间')
#第一步：使用pandas读取excel
io = pd.io.excel.ExcelFile('E://广东空调/test.xlsx')
#第二步：以第二行作为列名
data =pd.read_excel(io, sheetname='Sheet1',header=1)
#第三步:修改列名
data.rename(columns={data.columns[2]:'属性', data.columns[3]:'明细'}, inplace = True)
#第四步:将日期列名放入列表，后面统一操作列表即可
value_vars=[]
for i in data.columns:
    if i.find('/') !=-1:
        value_vars.append(i)
    if i.find('Unnamed') != -1 or i.find('合计') != -1:
        #如果包含这些列就将其删除
        data.drop([i], axis=1, inplace=True)
        print('多余列删除成功')
#print(data.columns)
#第四步:针对指标值，进行空值替换，维度除外
data[value_vars] = data[value_vars].fillna(0)
#第五步：进行维度补充===>axis=1 代表对x轴操作，axis = 0 代表对y轴操作，limit参数表示填充多少个
data = data.fillna(method='ffill',axis=1).fillna(method="ffill",axis=0)
替换

data = data.ffill(axis=1).ffill(axis=0)

#第六步：删除没用的行，删除项目为差/变化点的行
data.dropna(how='all',inplace=True) #删除所有列都是空的行
data = data[~data.项目.isin(['差','变化点',''])]
#第七步:对文字还有特殊字符的进行更正，df.assign(coloname=)对字段重新渲染
data = data.assign(项目=data.项目.str.replace('\n',''))
data = data.assign(属性=data.属性.str.replace('\n',''))
data = data.assign(线体=data.线体.str.replace('\n',''))
替换

data[['项目', '属性', '线体']] = data[['项目', '属性', '线体']].apply(lambda x: x.str.replace('\n', ''))

#第八步:pd.melt列转行,将日期转成列，并且通过选中的value_vars，筛选指定列
data = pd.melt(data, id_vars=['线体', '项目', '属性', '明细'],value_vars=value_vars, var_name='日期',value_name='指标值')
#第九步，对字段顺序进行排序
sortColumn= ['日期','线体', '项目', '属性', '明细','指标值']
data=data.loc[:,sortColumn]
util.logger('sql入库开始时间')
#使用快速入库的方法
# 方法一，比较慢
# pd.io.sql.to_sql(data, 'PAPAGZ_PRODUCE_VISUAL_DATA', Common.getEngine(), if_exists='append', index=False)
# 方法二
util.getConn(data,'\"PAPAGZ_PRODUCE_VISUAL_DATA\"')
util.logger('入库结束')
util.logger('程序退出')
sys.exit()
#
# 今天刚试to_sql 在oracle下特慢，后来发现其实慢是因为没设置to_sql的dtype参数 例如这样设置后就特别快了 估计快千百倍
# def setdtypedict(df): dtypedict = {} for i, j in zip(df.columns, df.dtypes): if "object" in str(j): dtypedict.update({i: VARCHAR(256)}) if "float" in str(j): dtypedict.update({i: DECIMAL(19, 2)}) if "int" in str(j): dtypedict.update({i: DECIMAL(19)}) return dtypedict 使用 dtypedict = setdtypedict(df) pd.io.sql.to_sql(df, name=target_tab_name, con=conntarget, schema=schema, index = False, index_label = 'ID', if_exists='append',#fail append replace dtype=dtypedict, chunksize=10000)
#
函数：从一行中过滤信息

def fun(df, keyList):
    df = pd.DataFrame
    reSer = pd.Series[]
    for i in range(len(df)):
        row = df.loc[i]
        for key in keyList:
            if key in row.values:
                return False
    return True

--

Common.py

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from sqlalchemy import create_engine, engine
import datetime
from io import StringIO
def getEngine():
    db_engine = create_engine('postgresql+psycopg2://'+'gpadmin'+':'+'gpadmin'+'@'+str('10.39.4.175') + '/' + 'pissh')
    return db_engine
def getConn(df,table_name):
    #获取csvIO
    output = StringIO()
    # ignore the index
    df.to_csv(output, sep='\t', index = False, header = False)
    output.getvalue()
    output.seek(0)
    #获取连接
    engine = getEngine()
    connection = engine.raw_connection() #engine 是 from sqlalchemy import create_engine
    cursor = connection.cursor()
    cursor.copy_from(output,table_name ,null='')
    connection.commit()
    cursor.close()
def logger(info):
    print('时间:',datetime.datetime.now(),':',info)