早起導(dǎo)讀：pandas是Python數(shù)據(jù)處理的利器，如果每天都要使用pandas執(zhí)行同樣的操作，如何制作一個(gè)有界面的軟件更高效的完成？本文提供了一種基于PyQt5的實(shí)現(xiàn)思路。

關(guān)鍵詞：pandas PyQt5?數(shù)據(jù)透視?文件合并

前言

由于在工作中需要處理很多日志文件數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)并不存在于數(shù)據(jù)庫，而是以每日1個(gè)單文件的形式存在，為了讓我們在日常數(shù)據(jù)處理中更方便的進(jìn)行一些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)合并、清洗篩選以及簡單的分組或數(shù)據(jù)透視處理，結(jié)合PyQt5與pandas庫，制作了一個(gè)簡單的數(shù)據(jù)處理可視化工具。

執(zhí)行效果

我們運(yùn)行腳本打包后的 exe 可執(zhí)行文件，設(shè)定相關(guān)參數(shù)后點(diǎn)擊“數(shù)據(jù)處理并導(dǎo)出”即可等待處理~

以下是29文件共1400余萬行數(shù)據(jù)的處理結(jié)果，差不多用了10分鐘合并并處理導(dǎo)出所需結(jié)果~

1.窗體可視化設(shè)計(jì)

采用PyQt5進(jìn)行可視化界面設(shè)計(jì)，具體設(shè)計(jì)過程可以直接在QT designer中進(jìn)行操作，然后轉(zhuǎn)化為可視化界面的py文件。

界面效果如下圖：

對(duì)于我們的操作界面，支持以下功能：

• 選擇原始數(shù)據(jù)所在的文件夾
• 選擇需要vlookup的文件所在的文件夾
• 選擇處理后結(jié)果導(dǎo)出的文件夾
• 輸入結(jié)果導(dǎo)出的文件名
• 在原始數(shù)據(jù)中用于過濾篩選的字段
• 在原始數(shù)據(jù)中用于過濾篩選的條件
• 如果做數(shù)據(jù)透視的行(index)
• 數(shù)據(jù)透視的列(column)
• 用于計(jì)算的字段
• 用于計(jì)算的方法

2.多文件合并(concat)

由于我們拿到的原始數(shù)據(jù)是以日期為文件名的csv文件，如果需要處理多天的數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)合并后再做相關(guān)數(shù)據(jù)處理操作。

這一步其實(shí)有4個(gè)操作：①獲取文件夾下的文件列表 ②根據(jù)文件類型進(jìn)行文件讀取 ③對(duì)讀取的文件進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)清洗 ④合并清洗后的數(shù)據(jù)

2.1.獲取文件夾下的文件列表

獲取文件夾下文件列表可以使用os.walk方法，產(chǎn)生3-元組 (dirpath, dirnames, filenames)【文件夾路徑, 文件夾名字, 文件名】。

根據(jù)文件夾路徑+文件名即可組成改文件的絕對(duì)路徑，用于后續(xù)文件讀取。

In??[1]:?import?os
????...:?
????...:?location?=?r'F:\數(shù)據(jù)處理工具\(yùn)測試數(shù)據(jù)'
????...:?filenames?=?os.walk(location)
????...:?
????...:?#獲取文件夾下全部文件的絕對(duì)路徑
????...:?for?fileName?in?os.walk(location):
????...:?????for?table?in?fileName[2]:
????...:?????????path?=?fileName[0]?+?'\\'?+?table
????...:?????????print(path)
F:\數(shù)據(jù)處理工具\(yùn)測試數(shù)據(jù)\1.csv
F:\數(shù)據(jù)處理工具\(yùn)測試數(shù)據(jù)\2.csv
F:\數(shù)據(jù)處理工具\(yùn)測試數(shù)據(jù)\3.csv
F:\數(shù)據(jù)處理工具\(yùn)測試數(shù)據(jù)\4.csv
F:\數(shù)據(jù)處理工具\(yùn)測試數(shù)據(jù)\5.csv
F:\數(shù)據(jù)處理工具\(yùn)測試數(shù)據(jù)\6.csv
F:\數(shù)據(jù)處理工具\(yùn)測試數(shù)據(jù)\7.csv
F:\數(shù)據(jù)處理工具\(yùn)測試數(shù)據(jù)\8.csv
F:\數(shù)據(jù)處理工具\(yùn)測試數(shù)據(jù)\9.csv

2.2.根據(jù)文件類型進(jìn)行文件讀取

由于在實(shí)際操作過程中，可能存在原始文件是csv壓縮包zip格式，或者xlsx格式。我們需要根據(jù)文件名后綴進(jìn)行判斷，然后選擇對(duì)應(yīng)的讀取文件數(shù)據(jù)方法。

采用os.path.splitext(“文件路徑”) 分離文件名與擴(kuò)展名，默認(rèn)返回(fname,fextension)元組。

這里我們只考慮兩種情況：csv(含zip)以及xlsx(含xls)：

if?filetype?==?'.csv'or?filetype?==?'.zip':
????Li?=?pd.read_csv(path,?header=0)????????????????????????
elif?filetype?==?'.xlsx'?or?filetype?==?'.xls':
????Li?=?pd.read_excel(path,?header=0)
else:
????log?=?''
????print(log)

2.3.對(duì)讀取的文件夾下簡單的數(shù)據(jù)清洗

對(duì)于讀取的文件數(shù)據(jù)，并不是所有的數(shù)據(jù)都是我們需要用到的，或者說我們需要用到的數(shù)據(jù)可能是需要滿足指定條件的。

比如對(duì)于下面這個(gè)情況，讀取 9.csv 文件后，我們看到 usernum 每個(gè)值出現(xiàn)的次數(shù)，然后我希望取滿足uesrnum為10的數(shù)據(jù)。

In?[2]:?df?=?pd.read_csv(r'F:\數(shù)據(jù)處理工具\(yùn)測試數(shù)據(jù)\9.csv')
In?[3]:?df.groupby('usernum').count()
Out[3]:?
?????????@timestamp???appid??...??truedmgtohero??victory
usernum??????????????????????...????????????????????????
1????????????516999??516999??...?????????516999???516999
2?????????????33970???33970??...??????????33970????33970
3?????????????36819???36819??...??????????36819????36819
4??????????????6917????6917??...???????????6917?????6917
5??????????????7855????7855??...???????????7855?????7855
6?????????????15416???15416??...??????????15416????15416
8??????????????1220????1220??...???????????1220?????1220
10????????????75420???75420??...??????????75420????75420

[8?rows?x?71?columns]

我們用到布爾索引即可df[df['usernum']==10]

In?[4]:?df_10?=?df[df['usernum']==10]
In?[5]:?df_10.groupby('usernum').count()
Out[5]:?
?????????@timestamp??appid??...??truedmgtohero??victory
usernum?????????????????????...????????????????????????
10????????????75420??75420??...??????????75420????75420

[1?rows?x?71?columns]

但是，因?yàn)槲覀兊暮Y選字段及條件都是通過可視化操作界面進(jìn)行輸入的，輸入的數(shù)據(jù)類型在程序中是字符串，所以我們需要將其處理成為可以用于條件篩選的形式。而且，我們在進(jìn)行清洗的時(shí)候字段及條件可能是多個(gè)的。

比如我輸入的字段為：usernum/victory；輸入的條件為：>=6/==1。

那我們實(shí)際上需要進(jìn)行的清洗過程是df = df[df['usernum']>=6] 和 df = df[df['victory']==1]，為實(shí)現(xiàn)這個(gè)效果，可以用最簡單的字符拼接的形式 s = f"Li['{checkli[0]}']{conditionli[0]}"，然后進(jìn)行eval(s)轉(zhuǎn)化。

#獲取輸入的篩選字段(用‘/’分割)，我們用'/'拆分為列表
checkli?=?self.lineEditcheck.text().split('/')
#獲取輸入的條件參數(shù)(用‘/’分割)，我們用'/'拆分為列表
conditionli?=?self.lineEditcondition.text().split('/')
for?inum?in?range(len(checkli)):
????s?=?f"Li['{checkli[0]}']{conditionli[0]}"
????Li?=?Li[eval(s)]

關(guān)于數(shù)據(jù)清洗處理，我們會(huì)在pandas學(xué)習(xí)筆記中進(jìn)行詳細(xì)介紹~

2.4.合并清洗后的數(shù)據(jù)

這一步就比較簡單了，直接將需要合并的數(shù)據(jù)添加的列表中，然后concat合并即可。不過，需要做個(gè)簡單的判斷，如果原始只有1個(gè)文件，直接就取改文件即可；超過1個(gè)文件情況下，才需要執(zhí)行合并操作。

????#...讀取并清洗數(shù)據(jù)...
????fileList.append(Li)

if?len(fileList)>1:
????data_result?=?pd.concat(fileList,?ignore_index=True)
else:
????data_result?=?fileList[0]

3.多文件拼接(merge)

這個(gè)其實(shí)也比較簡單，我們事先把需要用于橫向拼接的文件放到指定目錄后，讀取文件列表逐一和第2節(jié)中的處理過的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行merge處理。

基于第2節(jié)中介紹過的文件夾下文件列表讀取，這里只介紹merge處理。

還是一樣的邏輯，先判斷是否有需要merge的文件，然后再執(zhí)行后續(xù)操作，我們需要用到左連接方式處理。

????#...讀取需要用于merge的文件組合成列表...
????fileList.append(Li)
for?i?in?range(0,len(fileList)):
????data?=?pd.merge(data,fileList[i],how?=?'left')

4.數(shù)據(jù)處理(pivot_table和groupby)

數(shù)據(jù)處理中我們可以用到pivot_table方法或者數(shù)據(jù)透視分組統(tǒng)計(jì)groupby方法，具體根據(jù)自己的需求選擇。

這一部分我們在后續(xù) pandas學(xué)習(xí)筆記中也會(huì)詳細(xì)介紹~

4.1.數(shù)據(jù)透視(pivot_table)

pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All', observed=False)

以下舉例，簡單介紹下其使用方式

In??[6]:?df?=?pd.DataFrame({"A":?["foo",?"foo",?"foo",?"foo",?"foo",
????...:??????????????????????????"bar",?"bar",?"bar",?"bar"],
????...:????????????????????"B":?["one",?"one",?"one",?"two",?"two",
????...:??????????????????????????"one",?"one",?"two",?"two"],
????...:????????????????????"C":?["small",?"large",?"large",?"small",
????...:??????????????????????????"small",?"large",?"small",?"small","large"],
????...:????????????????????"D":?[1,?2,?2,?3,?3,?4,?5,?6,?7],
????...:????????????????????"E":?[2,?4,?5,?5,?6,?6,?8,?9,?9]})
In?[7]:?df
Out[7]:?
?????A????B??????C??D??E
0??foo??one??small??1??2
1??foo??one??large??2??4
2??foo??one??large??2??5
3??foo??two??small??3??5
4??foo??two??small??3??6
5??bar??one??large??4??6
6??bar??one??small??5??8
7??bar??two??small??6??9
8??bar??two??large??7??9

#?values是需要用于計(jì)算的字段，index是索引，columns是列，aggfunc是統(tǒng)計(jì)方式
In??[8]:?table?=?pd.pivot_table(df,?values='D',?index=['A',?'B'],
????...:?????????????????????columns=['C'],?aggfunc='sum')
In?[9]:?table
Out[9]:?
C????????large??small
A???B????????????????
bar?one????4.0????5.0
????two????7.0????6.0
foo?one????4.0????1.0
????two????NaN????6.0

#如果aggfunc指定了多個(gè)統(tǒng)計(jì)方式，其會(huì)對(duì)計(jì)算的字段values中每個(gè)字段進(jìn)行多個(gè)統(tǒng)計(jì)計(jì)算
In?[10]:?table?=?pd.pivot_table(df,?values=['D',?'E'],?index=['A',?'C'],
????...:?????????????????????aggfunc={'mean','sum'})
In?[11]:?table
Out[11]:?
??????????????????D???????????????E??????
???????????????mean???sum??????mean???sum
A???C????????????????????????????????????
bar?large??5.500000??11.0??7.500000??15.0
????small??5.500000??11.0??8.500000??17.0
foo?large??2.000000???4.0??4.500000???9.0
????small??2.333333???7.0??4.333333??13.0

#我們可以通過給aggfunc傳遞字典的形式指定每個(gè)用于計(jì)算字段的統(tǒng)計(jì)方式，這也是我們本次需要用到的
In?[12]:?table?=?pd.pivot_table(df,?values=['D',?'E'],?index=['A',?'C'],
????...:?????????????????????aggfunc={'D':?'mean','E':?'sum'})
In?[12]:?table
Out[12]:?
??????????????????D???E
A???C??????????????????
bar?large??5.500000??15
????small??5.500000??17
foo?large??2.000000???9
????small??2.333333??13

4.2.分組統(tǒng)計(jì)(groupby)

DataFrame.groupby([]).agg(dict)

分組統(tǒng)計(jì)是pandas很大的模塊，這里也不做過多的介紹，大家可以關(guān)注后續(xù) pandas學(xué)習(xí)筆記系列。

簡單舉個(gè)例子：

In?[13]:?df
Out[13]:?
?????A????B??????C??D??E
0??foo??one??small??1??2
1??foo??one??large??2??4
2??foo??one??large??2??5
3??foo??two??small??3??5
4??foo??two??small??3??6
5??bar??one??large??4??6
6??bar??one??small??5??8
7??bar??two??small??6??9
8??bar??two??large??7??9

In?[14]:?df.groupby('A')['D'].mean()
Out[14]:?
A
bar????5.5
foo????2.2
Name:?D,?dtype:?float64

#agg傳字段參數(shù)更合適，可以和pivot_table統(tǒng)一化
In?[15]:?df.groupby(['A']).agg({'D':'mean','E':'sum'})
Out[15]:?
???????D???E
A???????????
bar??5.5??32
foo??2.2??22

4.3.數(shù)據(jù)處理函數(shù)

由于行列以及計(jì)算字段和方法都是在可視化操作界面輸入，我們需要對(duì)獲取參數(shù)后進(jìn)行字符串有關(guān)處理，從而組合成為最終的計(jì)算方式。

#獲取輸入的行、列、計(jì)算字段和方法
hang?=?self.lineEditHang.text().split(',')
lie?=?self.lineEditLie.text().split(',')?if?len(self.lineEditLie.text())!=0?else?[]
ziduan?=?self.lineEditJisuan.text().split(',')
fangfa?=?self.lineEditJisF.text().split(',')

將計(jì)算字段和計(jì)算方法進(jìn)行組合成為字典

dic?=?{}
for?i?in?range(len(fangfa)):
????#需要注意，這里對(duì)于非重復(fù)計(jì)數(shù)，其組合形式有點(diǎn)特別，不能用引號(hào)
???????if?fangfa[i]?==?'pd.Series.nunique':
????????dic[ziduan[i]]?=?eval(fangfa[i])
???????else:
???????????dic[ziduan[i]]?=?fangfa[i]??

判斷在可視化操作界面是否選中了數(shù)據(jù)透視操作，然后執(zhí)行數(shù)據(jù)處理

if?self.radioButton_toushi.isChecked():
????result?=?pd.pivot_table(df,?values=ziduan,
??????????????????aggfunc=dic,?
??????????????????columns=lie,
??????????????????index=hang,
??????????????????).reset_index()
else:
????result?=?df.groupby(hang).agg(dic).reset_index()??

5.總結(jié)

以上主要三部分：

• 先創(chuàng)建好可視化操作界面，
• 然后編寫功能槽函數(shù)和可視化操作界面功能進(jìn)行關(guān)聯(lián)，
• 最后就是打包源代碼成可執(zhí)行文件exe。

在進(jìn)行每一步的操作時(shí)，最好都能加上邊界條件處理，避免出現(xiàn)異常報(bào)錯(cuò)導(dǎo)致程序崩潰的情況。

每個(gè)槽函數(shù)其實(shí)都是利用到的python基礎(chǔ)知識(shí)或者pandas基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理知識(shí)，熟練掌握后便可很方便理解和實(shí)現(xiàn)。

注：后臺(tái)回復(fù)「0906」獲取本文涉及的完整源碼！

-END-

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的pandas访问分组里面的数据_实战用pandas+PyQt5制作一款数据分组透视处理工具的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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